固定的房间面积，朝向，日照时长，输入室外最高温，最低温，室内温度，室内人数等数据。然后，我们可以使用灰狼优化算法来预测温度变化常数。灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了灰狼的狩猎行为，通过群体智能的方式来寻找最优解。 在灰狼优化算法中，我们可以定义一个目标函数，例如均方根误差（RMSE），来度量预测结果与真实值之间的差异。然后，我们可以使用灰狼优化算法来最小化目标函数，以获得最优的温度变化常数。python

中可以使用SciPy库中的optimize模块来实现灰狼优化算法。下面是一个简单的代码示例：

import numpy as np
from scipy import optimize

# 定义目标函数
def rmse(c, *args):
    y_pred = args[0] + c * args[1]
    y_true = args[2]
    return np.sqrt(np.mean((y_pred - y_true) ** 2))

# 定义输入数据
outdoor_temp = np.array([20, 21, 22, 23, 24])
indoor_temp = np.array([22.5, 23.6, 24.8, 26.1, 27.5])
people_num = 5
room_area = 20
room_direction = 'south'
sunshine_hours = 6

# 计算温度变化常数
result = optimize.minimize(rmse, x0=0.1, args=(outdoor_temp, people_num, indoor_temp))
c = result.x[0]

print("温度变化常数为：", c)

在上述代码中，首先定义了目标函数`rmse`，它接受一个参数`c`和三个元组`args`，其中`args`包含了需要用到的输入数据。`rmse`函数计算了预测值和真实值之间的均方根误差。

然后，定义了输入数据`outdoor_temp`，`indoor_temp`，`people_num`，`room_area`，`room_direction`和`sunshine_hours`。

最后，调用`optimize.minimize`函数来最小化目标函数，并返回最优解。这里的初始值为0.1，可以根据实际情况进行调整。

执行上述代码后，输出的结果即为预测得到的温度变化常数。