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龙图腾网获悉国网江苏综合能源服务有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司管理培训中心申请的专利一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法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：CN120822857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511324070.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法是由项巍;李明勇;俞璐璐;张伟;付聪;陈耀茹;孙志刚;马则权;韩瑞端设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法，涉及建筑能耗预测领域，该方法包括：基于分组箱线图法和加权时间相似补全法，对建筑能耗数据进行预处理；利用相关性分析法，以及偏相关性和特征协同增益技术，筛选出若干所需天气特征；通过卷积神经网络和注意力机制对神经网络结构进行特征提取和权重分配的改进，得到建筑能耗预测模型；利用预处理后建筑能耗数据和所需天气特征，结合优化算法，对建筑能耗预测模型进行训练优化；通过优化后的建筑能耗预测模型和输入向量，对建筑能耗值进行预测。本发明有效提升能源需求预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高效通道注意力机制优化的卷积双向门控循环单元神经网络的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括： 基于分组箱线图法和加权时间相似补全法，并结合以时间为基础的建筑能耗数据分组机制，对建筑能耗数据进行预处理； 利用相关性分析法，计算待选天气特征与预处理后建筑能耗数据之间的相关性，并结合偏相关性和特征协同增益技术，筛选出若干所需天气特征； 通过卷积神经网络和注意力机制对神经网络结构进行特征提取和权重分配的改进，得到建筑能耗预测模型； 利用预处理后建筑能耗数据和所需天气特征，结合优化算法，对建筑能耗预测模型进行训练优化；通过优化后的建筑能耗预测模型和输入向量，对建筑能耗值进行预测； 其中，所述利用相关性分析法，计算待选天气特征与预处理后建筑能耗数据之间的相关性，并结合偏相关性和特征协同增益技术，筛选出若干所需天气特征包括： 通过皮尔逊相关系数法，分别计算不同待选天气特征与预处理后建筑能耗数据间的相关系数； 预先设定相关性判断阈值，并根据相关性判断阈值与相关系数的比较结果，确定每个待选天气特征的相关性；利用相关性，确定若干候选天气特征； 对于每个候选天气特征，在剔除其他候选特征影响的条件下，使用偏相关系数公式计算对应候选天气特征与预处理后建筑能耗数据之间的独立相关性值； 获取满足偏相关系数阈值要求的去冗余候选天气特征，并将每个去冗余候选天气特征作为网络中的节点； 计算任意两个节点的去冗余候选天气特征同时用于预测建筑能耗时的预测性能，并与单独的去冗余候选天气特征用于预测建筑能耗时的性能分别进行比较，得到协同增益数值； 将协同增益作为节点对之间的边权值建立包含节点、边及协同增益权重的天气特征共生网络结构； 在天气特征共生网络结构中，计算每个节点与其他节点的平均协同增益值和度中心性； 选择平均协同增益大于或等于协同增益阈值且度中心性排名靠前的所需节点，并将所需节点对应的特征作为所需天气特征； 所述建筑能耗预测模型中，卷积神经网络层，用于对初始输入特征进行提取，生成特征图，并作为注意力机制层的输入；初始输入特征包括建筑能耗数据和所需天气特征； 注意力机制层，用于为每个特征图分配权重，以突出目标通道特征，并输出经过展平之后的特征向量； 双向门控循环单元层，用于接收经过展平之后的特征向量，通过门控机制更新和传递信息，以捕捉建筑能耗随时间的变化趋势，并输出最终的建筑能耗预测结果； 所述注意力机制层包括： 对每个通道进行全局平均池化，以融合全局上下文信息，并利用卷积进行通道维度操作；卷积核的大小根据输入特征图的通道数动态确定； 基于激活函数，对通道重要性分数进行归一化和维度扩展； 通过原始特征图的每个元素与相应位置的重要性分数相乘，以突出目标通道特征。

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