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龙图腾网获悉北京理工大学珠海学院;广东华矩检测技术有限公司申请的专利窗墙比策略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：CN114997255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210085943.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权窗墙比策略预测方法是由王小杨;骆丽仪;王利利;陈丝绸;陆衍振;李帅;陈思铭设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本窗墙比策略预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；建立随机森林分类模型，基于训练数据利用网格搜索法和K折交叉验证法确定随机森林分类模型的最优超参数组合；根据最优超参数组合构建建筑窗墙比策略预测模型；该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。

本发明授权窗墙比策略预测方法在权利要求书中公布了：1.窗墙比策略预测方法，其特征在于，包括： 提供建筑窗墙比策略预测模型，所述建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括：对收集的建筑窗墙比策略数据以及对应的历史气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；建立随机森林分类模型，基于所述训练数据利用网格搜索法和K折交叉验证法确定随机森林分类模型的最优超参数组合；根据所述最优超参数组合构建建筑窗墙比策略预测模型； 获取待预测时刻的气象特征数据，所述气象特征数据包括太阳辐照度、干球温度和相对湿度； 将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略，有助于建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制； 所述超参数组合包括最大深度、最小叶子数和树的数量，确定随机森林分类模型的最优超参数组合的方法包括：给定所述最大深度取值、所述最小叶子数取值和所述树的数量取值，并采用网格搜索法将所有超参数中的所有节点交叉组合，划分为不同的超参数组合； 将每个超参数组合分别应用于随机森林分类模型，以所述训练数据的气象特征数据作为输入向量，以及以所述训练数据对应的最优窗墙比策略作为输出向量训练不同超参数组合的随机森林分类模型，并采用K折交叉验证法验证随机森林分类模型性能；利用准确度Accuracy指标度量训练好的模型，取准确度Accuracy最高的超参数组合作为所述最优超参数组合；窗墙比策略包括南向、北向、东向、西向的窗墙比变化，策略以窗墙比状态和方向表示。

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北京理工大学珠海学院;广东华矩检测技术有限公司，其通讯地址为：519088 广东省珠海市唐家湾金凤路6号；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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