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龙图腾网获悉南京福加自动化科技有限公司申请的专利基于改进BPNN模型的地铁站空调系统冷负荷预测方法、系统、介质与计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119374190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411344207.0，技术领域涉及：F24F11/30；该发明授权基于改进BPNN模型的地铁站空调系统冷负荷预测方法、系统、介质与计算机程序产品是由李新美;黄奕然;丘瑞林;冯泽;刘勇;曹楠;邱启盛;林浩;安泽颖设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进BPNN模型的地铁站空调系统冷负荷预测方法、系统、介质与计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进BPNN模型的地铁站空调系统冷负荷预测方法、系统、介质与计算机程序产品。该方法包括：基于地铁站运行数据，建立缺失值和异常值修复的大数据处理方法，生成以小时为单位的数据库；对影响地铁站冷负荷的相关因素进行相关性分析，确定主要影响因素；根据主要影响因素及冷负荷确定BPNN结构参数，建立BPNN模型；基于大雁优化算法确定BPNN模型的最佳权值、阈值和隐含层节点数，获得优化后的BPNN模型，并基于优化后的BPNN模型预测空调冷负荷。本发明的方法可基于数据驱动预测地铁站冷负荷的方法进行有效的数据处理和输入筛选，并结合历史冷负荷实现预测，具有精度高、速度快、适应性强、鲁棒性好的优点。

本发明授权基于改进BPNN模型的地铁站空调系统冷负荷预测方法、系统、介质与计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于改进BPNN的地铁站空调冷负荷预测方法，其特征在于，包括以下过程： 基于地铁站运行数据，建立缺失值和异常值修复的大数据处理方法，生成以小时为单位的数据库； 对影响地铁站冷负荷的相关因素进行相关性分析，确定主要影响因素，其中所述相关因素包括：室外温度、室外湿度、预测时刻以及预测时刻前24小时的系统逐时冷负荷； 根据主要影响因素及冷负荷确定BPNN网络的结构参数，建立BPNN模型； 基于大雁优化算法确定BPNN模型的最佳权值、阈值和隐含层节点数，获得优化后的BPNN模型，并基于优化后的BPNN模型预测某个时刻的地铁站空调冷负荷； 其中，所述基于地铁站运行数据，建立缺失值和异常值修复的大数据处理方法，生成以小时为单位的数据库，包括： 建立数据遍历程序，被设置用于自动对原始的地铁站运行数据进行以小时为单位的数据划分； 建立异常值诊断程序，被设置用于基于四分位数法计算运行数据的理论上限和理论下限，并根据理论上限和理论下限找出超出上下限的异常值； 建立缺失值和异常值修复程序，被设置用于基于加权平均来修复缺失值和异常值； 根据上述三个程序，获得以小时为单位的修复后的数据库，并计算各因素的平均值后输出处理后数据库； 所述对影响地铁站冷负荷的相关因素进行相关性分析，确定主要影响因素，包括： 计算室外温度、室外湿度、预测时刻以及预测时刻前24小时的系统逐时冷负荷，分别与空调冷负荷的皮尔逊相关系数； 选取皮尔逊相关系数大于预设阈值的因素作为主要影响因素； 所述根据主要影响因素及冷负荷确定BPNN网络的结构参数，建立BPNN模型，包括： 配置所述BPNN模型为三层神经网络，包括输入层、隐含层、输出层； 其中，输入层与主要影响因素逐一对应，输出层为冷负荷预测值； 所述隐含层的各节点数值基于网格内部权值和阈值计算，隐含层节点数基于输入层和输出层节点数确定。

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