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龙图腾网获悉四川伟中规划设计有限公司申请的专利一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法及系统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：CN120408795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510516488.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法及系统是由陈中伟设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法及系统，属于数据处理技术领域，通过采用深度学习模型构建绿色建筑耗能预测模型，并以所述历史样本数据作为数据支撑，采用多策略协作优化算法对绿色建筑耗能预测模型进行优化，得到优化之后的绿色建筑耗能预测模型，然后可以调度所述优化之后的绿色建筑耗能预测模型对实时建筑耗能特进行分析，实现能耗预测，最终可以根据预测耗能数据进行节能管理，不仅能够有效地提升节能管理效率，实时进行绿色建筑的节能管理，还更利于工作人员进行节能管理的设计。

本发明授权一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的绿色建筑节能设计方法，其特征在于，包括： 采集目标绿色建筑对应的历史建筑耗能特征以及历史建筑耗能特征对应的历史耗能数据，并对所述历史建筑耗能特征以及历史建筑耗能特征对应的历史耗能数据进行预处理之后，得到历史样本数据； 采用深度学习模型构建绿色建筑耗能预测模型，并以所述历史样本数据作为数据支撑，采用多策略协作优化算法对绿色建筑耗能预测模型进行优化，得到优化之后的绿色建筑耗能预测模型； 采集所述目标绿色建筑对应的实时建筑耗能特征，并调度所述优化之后的绿色建筑耗能预测模型对实时建筑耗能特进行分析，确定预测耗能数据，并根据所述预测耗能数据进行绿色建筑的节能管理； 以所述历史样本数据作为数据支撑，采用多策略协作优化算法对绿色建筑耗能预测模型进行优化，得到优化之后的绿色建筑耗能预测模型，包括： 采用混沌映射初始化方法或者随机初始化方法对绿色建筑耗能预测模型的超参数进行初始化，并将超参数进行编码，得到编码向量，并获取多个不同的编码向量； 以历史样本数据中的输入样本作为实际输入，以历史样本数据中的期望输出标签作为期望输出，获取每个编码向量对应的适应度； 根据编码向量对应的适应度从大到小的顺序，将所有编码向量依次划分为最佳区域搜索种群、协作平衡搜索种群以及快速全局搜索种群； 针对最佳区域搜索种群中的任意一个第一目标编码向量，采用边界概率转移策略对第一目标编码向量进行搜索，得到搜索之后的第一目标编码向量； 针对协作平衡搜索种群中的任意一个第二目标编码向量，采用螺旋平衡搜索策略对第二目标编码向量进行搜索，得到搜索之后的第二目标编码向量； 针对快速全局搜索种群中的任意一个第三目标编码向量，采用最优吸引与最差警戒搜索策略对第三目标编码向量进行搜索，得到搜索之后的第三目标编码向量； 判断是否满足优化结束条件，若是，则根据搜索之后的第一目标编码向量、搜索之后的第二目标编码向量以及搜索之后的第三目标编码向量，确定优化之后的绿色建筑耗能预测模型，否则返回确定每个编码向量对应的适应度的步骤。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川伟中规划设计有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市锦江区静沙南路29号7栋29楼2904号、2905号、2906号(申报承诺)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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