摘要
本发明公开了一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备，涉及建筑智能化技术领域。上述方法包括：构建室内环境预测的多个机理模型，将室内环境相关数据输入多个机理模型，获得多个机理模型的多个第一时刻预测值；将第一时刻预测值作为神经网络的输入，对神经网络进行非线性捕捉训练，获得非线性融合器并获得第一时刻室内物理参数预测值；确定第一时刻室内物理参数预测值与室内物理参数真实值之间的残差，并将残差输入深度分层模糊模型进行训练得到数据补偿模型；将室内环境相关数据输入数据补偿模型获得数据补偿量；将残差与数据补偿量相加，获得室内环境相关的第二时刻物理参数预测值。通过上述方案，能够准确预测复杂的室内环境的环境参数。
