区块链技术已成为增强物联网（IoT）系统安全性和隐私保护的重要解决方案，它通过去中心化存储数据和使用密码学保障交易的安全性，确保数据不可篡改并防止未授权访问。早期的研究提出了轻量级区块链框架，用于智能家居以防止外部攻击保护用户数据。智能合约进一步实现了基于预定义触发条件的设备自动化操作。然而，区块链的高计算需求和共识机制可能带来延迟，影响实时应用的效率。目前正在探索将区块链与机器学习（ML）结合，以提升6G网络的安全管理和智能城市基础设施的优化能力，从能源、交通等领域增强透明度、安全性和效率。区块链的应用也有效提升了IoT智能设备的安全性和隐私保护。 在温度预测控制方面，ML的应用逐渐增多，因其能增强系统响应速度和能源效率。ML算法分析历史室内温度、占用情况和天气数据，以预测采暖或制冷需求，实现预先调节系统。研究表明，基于ML的控制系统比被动响应系统最多可减少18%的能源消耗。这类预测系统对数据处理要求高，需安全可靠地处理实时与历史数据。边缘计算被引入，用于缓解云端处理的延迟和带宽限制，通过本地数据处理改善实时决策能力，特别适用于智能温控系统。人工智能（AI）与区块链技术的结合，大幅提升工业生产效率、运营可靠性和数据安全性。 将可解释的AI与区块链结合，能增强财务决策的透明度和信任度。利用区块链和深度学习模型的智能家居框架，在节能、安全和自动化方面实现了显著进步。结合差分隐私模型与区块链，有效保护用户数据隐私。系统如BEDS通过高效调度传感器数据，提升智能家居和车辆中的数据管理能力。借助区块链与无线传感器网络（WSNs）的协作，提升数据完整性和可靠性，创新的群体智能方法不用增加资源即可增强WSN的安全和效率。其他研究则通过先进的预测和调度技术，优化微电网运行、无线供能系统和可再生能源集成，常利用联合ML算法提高能源消耗预测的准确性。 用户信任在智能家居设备的采纳中起关键作用，影响其接受和使用意愿。研究综述涵盖AI驱动的能源管理系统，优化温控和效率，而区块链方面则关注保障数据交换的安全性。WSNs在预测温控框架中扮演核心角色，用于实时采集传感器数据，各类ML模型提升预测精度，通过对冷热系统的预判与调节实现节能。支持区块链的去中心化能源交易与智能家居的能源管理目标一致。数据聚合技术优化WSN性能，降低能耗、提升准确性。认知代理实现物联网的环境感知和自适应。创新的混合架构和基于代理的算法提升资源发现和节点定位能力，增强物联网网络的规模扩展性和安全性。 本研究的主要贡献包括：(1) 将AI与区块链结合，实现预测性温控和安全数据管理；(2) 构建结合预测调度和动态事件检测的框架；(3) 在能源效率、安全性和系统扩展性方面进行性能评估。尽管取得进展，仍存在不足：将区块链与预测ML结合用于温度控制的整合不足，限制了安全性和自适应性解决方案；许多系统还未结合预测控制与强大的数据安全措施；云端处理造成延迟和计算瓶颈影响实时响应；而能源管理方案常忽视动态定价和去中心化交易的潜力。 本文通过引入基于AI的区块链框架，整合WSNs、基于ML的预测分析和边缘计算与时序数据处理，解决上述问题。主要创新点包括：利用区块链支持的预测ML实现优化的采暖/制冷控制；通过边缘计算在本地处理数据，减少延迟，同时采用时序分析降低高峰负荷；使用先进的WSNs结合预测调度实现精准事件检测、能耗最小化；支持通过区块链的点对点能源交易，结合动态定价优化利用效率和降低成本；系统具有良好的扩展性，提升能源利用率并实现去中心化的安全管理。 在这一领域，应用多种AI/ML模型，包括：人工神经网络（ANN）与深度神经网络（DNN）用于建模复杂非线性时序，预测温度与能耗；支持向量机（SVM）进行高维数据的回归；随机森林（RF）提供稳健的集成预测；循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）专长于时间依赖的预测任务；决策树（DT）实现可解释的决策过程，用于温控优化。这些模型极大提升了空调以及暖通系统的预测精度。 问题建模方面，涵盖温度动态的热传导模型、利用ML进行未来温度与能耗的预测，以及按照用户偏好设计控温控制律。目标是在保证舒适的前提下，最小化能源消耗。引入时序分析，将非紧急计算转移到低谷时段，减轻高峰负载。区块链保证传感器数据与控制信号的安全，通过存储哈希不可变区块确保数据完整性与透明度。利用温度变化速率检测动态采暖/制冷事件，通过ML调节阈值以适应环境变化。预测调度基于历史事件模式，提前预判加热需求，实现预控和节能操作。 一项创新是在智能家居中实现基于区块链的去中心化能源交易，利用智能合约以动态价格安全交易剩余的可再生能源。通过优化WSNs中的传感器管理，减少不必要的能量消耗，同时保持有效覆盖。多个智能家居作为代理组成去中心化网络，共享能源负载，降低峰值需求。自适应控制算法利用实时反馈和学习率，最小化能耗和温差偏差。 整个系统流程包括：采集并预处理历史和实时传感数据，训练ML模型，预测温度与能耗，检测采暖/制冷事件，结合区块链实现安全、不可篡改的日志和共识机制，进行预测调度与优化，依据反馈动态调整。性能通过准确率、能耗节省、可扩展性和响应延迟进行评估。 仿真利用实测数据，涵盖多个房间的温度、能耗、散热器状态，结合室外天气信息，覆盖六个月数据。数据预处理包括插值、异常值剔除、归一化、特征提取等。训练神经网络并进行可视化，支持模型的自适应学习。 仿真显示，该系统能通过预测控制，在外部环境波动时平稳调节室内温度，显著提升温控平滑性并大幅降低能耗，运用动态调节策略和时序负载平衡实现节能优化。区块链确保数据安全，支持去中心化的能量交易和调度。ML阈值自动识别散热器开启/关闭及制冷事件，实现能效预控。与传统温控器和PID控制器相比，本系统在节能、响应速度、准确性、事件识别和数据安全方面表现出优越性。 算法复杂度分析显示，实时数据采集为O(n)，ML推理为O(d)，区块链交易处理为O(1)至O(log n)，事件检测为O(n)。存储随着传感器数量和区块链大小增加而增长。在保证数据完整的同时，平衡了计算需求与能耗优化。 总结而言，本研究提出的基于AI的区块链框架，将预测性温控、去中心化数据管理、边缘时序处理与能量交易巧妙融合，有效提升了能源利用效率、系统响应速度、用户舒适度和数据安全性，为智能家居中的温控问题提供了可信、可扩展的解决方案。