基于协同过滤的煤气浓度预测方法、设备及冰箱与流程

技术特征：
1.一种基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取煤气泄漏的多个历史用户的与燃气相关的场景信息；获取当前用户的所述场景信息，根据协同过滤算法，计算多个历史用户的场景信息与当前用户的场景信息的相似度；选取相似度超过阈值的历史用户得到第一用户集合，根据所述第一用户集合中历史用户的煤气泄漏数据，得到当前用户的煤气泄漏预测方程；使用所述煤气泄漏预测方程对当前用户的煤气泄漏进行预测。2.根据权利要求1所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，根据协同过滤算法，计算两个用户的场景信息之间的相似度，具体包括：通过两个用户u和v的场景信息的集合n(u)和n(v)，计算相似度w
uv
：其中，n(i)是指多个用户的场景信息中的第i个数据相同的用户集合。3.根据权利要求2所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于：每个用户的所述场景信息包括地区l、燃气管道的材质p、厨房体积v、燃气安装时间t。4.根据权利要求1所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述“根据所述第一用户集合中历史用户的煤气泄漏数据，得到当前用户的煤气泄漏预测方程”具体包括：对所述第一用户集合中每个历史用户的煤气泄漏数据进行线性回归，每个历史用户得到一个线性回归方程；根据所述线性回归方程的类型，将所述第一用户集合划分成多个第二用户集合；选取个数最多的第二用户集合中与当前用户相似度最大的历史用户的线性回归方程，作为当前用户的煤气泄漏预测方程。5.根据权利要求1所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述“使用所述煤气泄漏预测方程对当前用户的煤气泄漏进行预测”具体包括：获取当前用户厨房的煤气浓度ct；当检测到所述厨房的煤气浓度ct达到预定下限值ct0时，根据所述煤气泄漏预测方程，计算煤气浓度达到预警值ct1的预警时间t1；将所述预警时间t1发送给用户。6.根据权利要求5所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述“将所述预警时间t1发送给用户”具体包括：根据多个用户的相关信息以及不同相关信息的不同权重，计算优先提醒的用户，其中所述相关信息包括用户的年龄、角色、身体健壮度以及与厨房的距离；给所述优先提醒的用户发送所述预警时间t1。7.根据权利要求5所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述方法还包括：当检测到所述煤气浓度ct达到预警值ct1，则向煤气紧急关闭装置发送关闭煤气总开
关的信号，并向厨房的通风装置发送启动信号；根据多个用户的相关信息以及不同相关信息的不同权重，计算优先提醒的用户，并给所述优先提醒的用户发送提醒信息。8.根据权利要求7所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法，其特征在于，所述方法还包括：在向煤气紧急关闭装置发送关闭煤气总开关的信号后，若检测到用户煤气浓度还在继续上升，给所述优先提醒的用户发送警报。9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任意一项所述基于协同过滤的煤气浓度预测方法中的步骤。10.一种冰箱，其特征在于，所述冰箱包含如权利要求9所述的电子装置。

技术总结
本发明揭示了一种基于协同过滤的煤气浓度预测方法、设备和冰箱，所述方法包括：获取煤气泄漏的多个历史用户的与燃气相关的场景信息；获取当前用户的所述场景信息，根据协同过滤算法，计算多个历史用户的场景信息与当前用户的场景信息的相似度；选取相似度超过阈值的历史用户得到第一用户集合，根据所述第一用户集合中历史用户的煤气泄漏数据，得到当前用户的煤气泄漏预测方程。与现有技术相比，本发明的煤气浓度预测方法，通过协同过滤算法，找到与当前用户的场景信息类似的历史煤气泄漏的用户，对这个历史用户的煤气泄漏数据进行线性拟合，得到线性回归方程，使用所述线性回归方程，对当前用户的煤气泄漏数据进行预测。对当前用户的煤气泄漏数据进行预测。对当前用户的煤气泄漏数据进行预测。


技术研发人员：孙兴凯 高洪波 孔令磊
受保护的技术使用者：海尔智家股份有限公司
技术研发日：2020.05.29
技术公布日：2021/12/2