智能家居关键控制技术及系统研究

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智能家居关键控制技术及系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
  1.1 研究背景与意义第8-9页
  1.2 智能家居国内外发展现状第9-11页
    1.2.1 国外发展现状第9-10页
    1.2.2 国内发展现状第10-11页
  1.3 智能家居的未来发展趋势第11-12页
  1.4 论文的主要研究内容与结构安排第12-14页
第二章 智能家居控制系统分析与总体设计第14-24页
  2.1 智能家居需求分析第14-15页
  2.2 智能家居系统内部网络组网方案第15-21页
    2.2.1 几种常见内部组网方案对比第15-17页
    2.2.2 ZigBee技术的网络拓扑结构第17-18页
    2.2.3 ZigBee技术协议架构第18-20页
    2.2.4 Zigbee通讯模块选型第20-21页
  2.3 智能家居主控平台设计第21-22页
    2.3.1 主控制器硬件选择第21页
    2.3.2 主控制器操作系统选择第21-22页
  2.4 智能家居系统总体设计第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第三章 智能家居用户行为预测算法研究第24-34页
  3.1 用户行为预测简介第24页
  3.2 ARIMA模型和改进第24-27页
    3.2.1 ARIMA模型基本原理第24-26页
    3.2.2 ARIMA模型改进第26-27页
  3.3 对用户行为的预测分析第27-31页
    3.3.1 用户行为预测方法架构第27页
    3.3.2 原始数据及预处理第27-29页
    3.3.3 ARIMA模型预测第29-30页
    3.3.4 改进的ARIMA模型预测第30-31页
  3.4 用户行为预测结果分析第31-33页
  3.5 本章小结第33-34页
第四章 智能家居室内热舒适度评价研究第34-50页
  4.1 室内PMV热舒适度指标分析第34-36页
  4.2 热舒适度PMV预测模型第36-42页
    4.2.1 粒子群算法原理第36-37页
    4.2.2 粒子群算法改进第37-39页
    4.2.3 RBF神经网络第39-41页
    4.2.4 基于改进PSO优化的RBF神经网络预测算法第41-42页
  4.3 改进的PSO优化RBF神经网络PMV指标预测第42-49页
    4.3.1 样本数据准备第42-43页
    4.3.2 基于RBF神经网络的PMV指标建模第43-44页
    4.3.3 PMV指标预测的仿真与分析第44-49页
  4.4 室内热舒适度控制策略分析第49页
  4.5 本章小结第49-50页
第五章 智能家居控制系统平台设计第50-60页
  5.1 智能家居APP设计第50-57页
    5.1.1 APP软件结构第50-51页
    5.1.2 Android的 Socket通信第51-52页
    5.1.3 用户SQLite数据库第52-53页
    5.1.4 APP控制界面设计第53-57页
  5.2 空调控制系统设计第57-59页
    5.2.1 遥控信号学习第57页
    5.2.2 空调控制功能测试第57-59页
  5.3 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
  6.1 论文总结第60页
  6.2 课题展望第60-62页
参考文献第62-66页
发表论文和科研情况说明第66-67页
致谢第67页

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