我正在研究一款智能型移动恒温器，可在Android和Spring中优化并节省能源。 ML模型应应用于Spring Boot应用，该应用将成为Android应用要与之通信的服务器。
要创建ML模型，我需要提供数据集，其中应包括历史平均外部温度，当前外部温度和室温（应定期更新），建筑物的传热系数，房间面积和容积以及室内使用的平均能量（热量）平均房间大小的供暖季节。
因此，我想了解一下该工具（TensorFlow Lite）是否有用，特别是哪种AI方法和算法最适合该应用程序来处理数值数据并创建模型来控制炉灶何时打开和关闭。根据用户的喜好（准确的温度，获得所需结果的时间，节省能源）。如有需要，如果您能给我其他建议，我将不胜感激。
参考方案
TensorFlow Lite特别是在Android上运行ML模型（受支持的操作受限制）的最佳方法。我亲自使用图像分类here。
TensorFlow Lite是TensorFlow Mobile的后继产品，目前已不推荐使用，但仍在使用。
在您的问题中，您具有一些功能，并且标签是二进制的（OFF表示0，ON表示1。
您可以收集一些数据并在其上训练Keras模型。
Keras是一个开源神经网络库，它也是基于TensorFlow构建的，可在tf.keras模块中使用。
您可以在他们的网站上找到这些教程。将模型保存到。h5文件后，您需要将其转换为。tflite文件，这是我们的TensorFlow Lite模型。参见此file。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file( keras_model_path )
tflite_buffer = converter.convert()
open( tflite_file_path , 'wb' ).write( tflite_buffer )
您可以将此模型保留在应用程序的资产文件夹中，并使用Interpreter类在Android中加载它。您可以看到此file。
您可以看到“皮肤”应用。它使用TensorFlow Lite。 Python项目为here，Android项目为here。
小费：
使用单词服务器时，有TensorFlow.js可用，可以在JavaScript中创建ML模型。
您也可以在其中加载Python模型。
另外，您已将模型托管在Firebase ML Kit上。
希望能有所帮助。
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