这是一个简单的用神经网络控制温度的程序，使用Python和TensorFlow编写。

首先，我们需要准备一些数据来训练神经网络。我们可以使用一个温度传感器来收集室内温度数据，并将其存储在CSV文件中。假设我们收集了一周的数据，每10分钟记录一次，我们可以得到一个包含1008个数据点的CSV文件。

接下来，我们需要定义我们的神经网络模型。我们将使用一个简单的全连接神经网络，它将接受当前温度值和一些其他特征（例如时间和日期）作为输入，并输出一个控制信号，以调整室内温度。在这个例子中，我们将使用一个具有两个隐藏层和ReLU激活函数的神经网络。

import tensorflow as tf

Define the neural network model

def create_model(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model

现在我们可以加载我们的数据并训练我们的模型。我们将使用80％的数据进行训练，20％的数据进行验证，并使用10个时期进行训练。

import pandas as pd import numpy as np

Load the data

data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

Normalize the data

data = (data - data.mean()) / data.std()

Split the data into training and validation sets

train_data = data[:800] val_data = data[800:]

Prepare the data for training

train_x = train_data[['temperature', 'day_of_week', 'hour_of_day']].values train_y = train_data['control_signal'].values

Prepare the data for validation

val_x = val_data[['temperature', 'day_of_week', 'hour_of_day']].values val_y = val_data['control_signal'].values

Create the model

model = create_model()

Train the model

history = model.fit(train_x, train_y, epochs=10, validation_data=(val_x, val_y))

现在我们的模型已经训练好了，我们可以用它来预测控制信号。我们可以创建一个函数来接受当前温度值，并输出一个控制信号，以调整室内温度。

Define a function to predict the control signal

def predict_control_signal(temperature): # Normalize the input data data = pd.DataFrame({'temperature': [temperature], 'day_of_week': [0], 'hour_of_day': [0]}) data = (data - train_data.mean()) / train_data.std()

# Use the model to predict the control signal
control_signal = model.predict(data.values)[0][0]

return control_signal

现在我们可以使用这个函数来调整室内温度。我们可以创建一个简单的循环，每隔10分钟读取一次温度传感器，并使用我们的神经网络模型来预测控制信号，并将其发送到恒温器。

import time

while True: # Read the current temperature temperature = read_temperature_sensor()

# Predict the control signal
control_signal = predict_control_signal(temperature)

# Send the control signal to the thermostat
send_control_signal(control_signal)

# Wait for 10 minutes
time.sleep(600)

这就是一个简单的用神经网络控制温度的程序。当然，这只是一个简单的例子，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的特征来更准确地预测控制信号。