本申请涉及一种用户用水时间的预测方法、装置、热水器及存储介质，涉及智能家居技术领域。该方法包括：获取待预测时间段对应的目标环境参数；获取与目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，用户特征矩阵包括多个时序序列，时序序列用于表征在采样周期内各时间点的用户用水状态；基于用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数；利用模型参数预测得到待预测时间段内的用户用水时间。这样，可以根据用户用水时间及时提醒用户开启或关闭热水器，大大提高了热水器的智能化控制程度，而且还可以有效节省能源，达到节能的目的。达到节能的目的。达到节能的目的。
【技术实现步骤摘要】
用户用水时间的预测方法、装置、热水器及存储介质
[0001]本申请涉及智能家居
，尤其涉及一种用户用水时间的预测方法、装置、热水器及存储介质。
技术介绍
[0002]随着智能家居技术的不断发展，热水器作为常见的家居设备之一，其智能化控制方式越来越受到用户的关注。目前，热水器的智能化控制仅仅局限于对其进行远程控制开启或关闭功能，以及远程设置温度值的功能，并不能合理预测出用户后续的用水时间，因此，现有的热水器的控制方式智能化程度较低，且由于无法合理预测用户用水时间容易导致能源损耗较大的问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供了一种用户用水时间的预测方法、装置、热水器及存储介质，以解决现有的热水器的控制方式智能化程度较低，且由于无法合理预测用户用水时间容易导致能源损耗较大的问题。
[0004]第一方面，本申请提供了一种用户用水时间的预测方法，所述方法包括：
[0005]获取待预测时间段对应的目标环境参数；
[0006]获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，所述用户特征矩阵包括多个时序序列，所述时序序列用于表征在采样周期内各时间点的用户用水状态；
[0007]基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数；
[0008]利用所述模型参数预测得到所述待预测时间段内的用户用水时间。
[0009]可选地，所述获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，包括：
[0010]获取目标采样周期采集得到的多个时序序列，所述目标采样周期为采样环境的环境参数与所述目标环境参数相匹配的采样周期；
[0011]将所述多个时序序列进行合并，得到所述用户特征矩阵。
[0012]可选地，在所述获取目标采样周期采集得到的多个时序序列之前，所述方法还包括：
[0013]获取不同采样环境下的多个采样周期内的各时间点所对应的水箱温度；
[0014]利用二阶差分算法，获取各采样周期内所述水箱温度发生变化的时间分段；
[0015]判断各采样周期内的所述时间分段中是否存在用户用水事件，得到判断结果，所述用户用水事件是基于各采样周期内所述时间分段内的水箱温度下降幅度、水箱温度下降速度和水箱温度下降时长确定得到；
[0016]根据所述判断结果，确定各采样周期内所述时间分段所对应的时间点的用户用水状态；
[0017]根据所述用户用水状态，确定各采样周期对应的所述时序序列。
[0018]可选地，所述模型参数包括初始状态概率矩阵π，所述用户用水状态包括用户用水
和用户未用水；
[0019]所述基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数，包括：
[0020]基于所述用户特征矩阵，获取用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户用水的总元素个数的第一数值、用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户未用水的总元素个数的第二数值和用于表征所述用户特征矩阵中包含的总元素个数的第三数值；
[0021]根据所述第一数值、所述第二数值和所述第三数值，确定所述初始状态概率矩阵π的各元素的值。
[0022]可选地，所述模型参数还包括状态转移矩阵A，所述用户用水状态包括用户用水和用户未用水；
[0023]所述基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数，包括：
[0024]基于所述用户特征矩阵，获取用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户用水的总元素个数的第一数值、用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户未用水的总元素个数的第二数值、用于表征所述用户特征矩阵中所述用户用水状态从用户用水转移至用户未用水的次数的第四数值、用于表征所述用户特征矩阵中所述用户用水状态从用户用水转移至用户用水的次数的第五数值、用于表征所述用户特征矩阵中所述用户用水状态从用户未用水转移至用户未用水的次数的第六数值和用于表征所述用户特征矩阵中所述用户用水状态从用户未用水转移至用户用水的次数的第七数值；
[0025]根据所述第一数值、所述第二数值、所述第四数值、所述第五数值、所述第六数值和所述第七数值，确定所述状态转移矩阵A的各元素的值。
[0026]可选地，所述模型参数还包括混淆矩阵B，所述用户用水状态包括用户用水和用户未用水；
[0027]所述基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数，包括：
[0028]基于所述用户特征矩阵，获取用于表征所述用户特征矩阵的各列元素中包含的所述用户用水状态为用户用水的总元素个数的第八数值、用于表征所述用户特征矩阵的各列元素中包含的所述用户用水状态为用户未用水的总元素个数的第九数值和用于表征所述用户特征矩阵的各列元素中包含的总元素个数的第十数值；
[0029]根据所述第八数值、所述第九数值和所述第十数值，确定所述混淆矩阵B的各元素的值。
[0030]可选地，所述利用所述模型参数预测得到所述待预测时间段内的用户用水时间，包括：
[0031]利用所述模型参数进行维特比算法分析，预测得到所述待预测时间段内的各时间点最大概率出现的用户用水状态；
[0032]根据预测得到的用户用水状态，确定所述待预测时间段内用户用水状态为用户用水的时间点；
[0033]将所述待预测时间段内用户用水状态为用户用水的时间点确定为用户用水时间。
[0034]第二方面，本申请还提供了一种基于热水器的用户用水时间的预测装置，所述装置包括：
[0035]第一获取模块，用于获取待预测时间段对应的目标环境参数；
[0036]第二获取模块，用于获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，所述用户特征矩阵包括多个时序序列，所述时序序列用于表征在采样周期内各时间点的用户用水状态；
[0037]确定模块，用于基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数；
[0038]预测模块，用于利用所述模型参数预测得到所述待预测时间段内的用户用水时间。
[0039]第三方面，本申请还提供了一种热水器，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0040]存储器，用于存放计算机程序；
[0041]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的用户用水时间的预测方法的步骤。
[0042]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的用户用水时间的预测方法的步骤。
[0043]在本申请实施例中，通过获取待预测时间段对应的目标环境参数；获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，所述用户特征矩阵包括多个时序序列，所述时序序列用于表征在采样周期内各时间点的用户用水状态；基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数；利用所述模型参数预测得到所述待预测时间段内的用户用水时间。通过这种方式，可以基于各采样周期内各时间点的用户用水状态，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户用水时间的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测时间段对应的目标环境参数；获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，所述用户特征矩阵包括多个时序序列，所述时序序列用于表征在采样周期内各时间点的用户用水状态；基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数；利用所述模型参数预测得到所述待预测时间段内的用户用水时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述目标环境参数相匹配的用户特征矩阵，包括：获取目标采样周期采集得到的多个时序序列，所述目标采样周期为采样环境的环境参数与所述目标环境参数相匹配的采样周期；将所述多个时序序列进行合并，得到所述用户特征矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取目标采样周期采集得到的多个时序序列之前，所述方法还包括：获取不同采样环境下的多个采样周期内的各时间点所对应的水箱温度；利用二阶差分算法，获取各采样周期内所述水箱温度发生变化的时间分段；判断各采样周期内的所述时间分段中是否存在用户用水事件，得到判断结果，所述用户用水事件是基于各采样周期内所述时间分段内的水箱温度下降幅度、水箱温度下降速度和水箱温度下降时长确定得到；根据所述判断结果，确定各采样周期内所述时间分段所对应的时间点的用户用水状态；根据所述用户用水状态，确定各采样周期对应的所述时序序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括初始状态概率矩阵π，所述用户用水状态包括用户用水和用户未用水；所述基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数，包括：基于所述用户特征矩阵，获取用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户用水的总元素个数的第一数值、用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户未用水的总元素个数的第二数值和用于表征所述用户特征矩阵中包含的总元素个数的第三数值；根据所述第一数值、所述第二数值和所述第三数值，确定所述初始状态概率矩阵π的各元素的值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数还包括状态转移矩阵A，所述用户用水状态包括用户用水和用户未用水；所述基于所述用户特征矩阵，确定预设模型的模型参数，包括：基于所述用户特征矩阵，获取用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户用水的总元素个数的第一数值、用于表征所述用户特征矩阵中包含的所述用户用水状态为用户未用水的总元素个数的第二数值、用于表征所述用户特征矩阵中所述用户用水状态从用户用水转移至用户未用水的次数的第四数值、用于表征所述用户特征矩阵中所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉宾，李绍斌，宋德超，陈翀，
申请(专利权)人：珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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