随着我国教育水平的不断提升,学校招生规模也在不断扩大。为此,学校需要添置更多设备来服务师生。然而,目前大部分学校仍以人工方式管理设备,其将造成管理流程复杂、工作量大和维护困难等一系列问题,极易导致校园资源的浪费。论文结合陕西省教育厅专项科研计划项目:“复杂事件处理关键技术及其在智慧校园物联网中的应用研究”(项目编号:17JK0376),针对高校普遍存在的资源浪费问题,将情境计算、物联网、大数据和机器学习等相关技术明确引入智慧校园节能管理中,提出了一套能够预处理、推理分析与预测校园自然、人文、时空和个性化等多源数据,从而满足高层决策应用需求的多维情境信息智能处理方法,并对研究理论成果进行了测试应用。论文首先阐述了情境计算在智慧校园节能中的应用研究背景、存在问题和研究意义,进而给出了论文的研究内容、研究方法和总体结构安排。其次,详细介绍了本文所涉及的关键技术概念,其由智慧校园、情境节能和个性化信息服务三大方面组成,进而为构建多维情境信息处理方法提供基础性借鉴。然后,通过采用事件对象模型、队列模型、卡尔曼滤波法、语义网和逻辑推理等技术,提出了一种能够预处理与融合分析校园自然、人文、时空等多源数据的多维情境信息处理机制,以快速识别、推理和融合出当前情境,并产生推理结果,达到智慧校园节能控制的目的。第四,基于多维情境信息处理机制和树间相似度计算方法,设计了一种能够实时采集、存储、匹配和推理个性化情境信息的处理模式,以对校园个性化情境数据进行有效识别与处理,产生个性化情境服务,实现校园个性化节能控制与管理。第五,采用组合预处理技术和KNN改进预测模型,构建了一种校园情境趋势预测方法,以用于准确、快速地预测校园情境发展趋势。最后,将智慧校园节能控制与管理系统部署到现实实验场景中,完成相关软硬件设备的搭建工作。运行过程中,及时对系统的各个功能模块进行了测试,达到了预期的效果。综合实验结果表明,本文提出的校园多维情境信息处理方法能够实时、智能地融合自然、人文、时空和个性化等多维情境信息,并制定出设备节能控制方案,最终实现校园节能的目的。