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龙图腾网获悉深圳市祥兴电热连接线科技有限公司申请的专利一种温度智能控制系统的智能控制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：CN119105584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411402102.6，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种温度智能控制系统的智能控制方法是由许定祥;许粤香设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种温度智能控制系统的智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种温度智能控制系统的智能控制方法，属于温度智能控制技术领域，本发明通过对目标区域中每个子区域的实时发热特征数据进行跟踪并识别，获取待进行制冷的子区域，获取待进行制冷的子区域的制冷需求，从而获取每一子区域温度智能控制系统的制冷性能数据，并根据每一子区域温度智能控制系统的制冷性能数据以及待进行制冷的子区域的制冷需求进行可行性分析，获取可行性分析结果，最后根据可行性分析结果对待进行制冷的子区域进行制冷或者生成相关的警示信息。本发明通过根据温度智能控制系统的制冷性能数据以及需要制冷的区域的发热情况进行有效性的评估，从而能够制定一个更加精确的温控过程，实现功耗的降低以及精准控温。

本发明授权一种温度智能控制系统的智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种温度智能控制系统的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的环境特征数据，并根据所述目标区域的环境特征数据构建温度特征模型，并基于深度神经网络构建温度跟踪模型； 根据所述温度跟踪模型以及温度特征模型对目标区域中每个子区域的实时发热特征数据进行跟踪并识别，获取待进行制冷的子区域，获取待进行制冷的子区域的制冷需求； 获取每一子区域温度智能控制系统的制冷性能数据，并根据所述每一子区域温度智能控制系统的制冷性能数据以及待进行制冷的子区域的制冷需求进行可行性分析，获取可行性分析结果； 根据所述可行性分析结果对待进行制冷的子区域进行制冷或者生成相关的警示信息； 基于深度神经网络构建温度跟踪模型，具体为： 基于深度神经网络构建温度跟踪模型，并初始化温度跟踪模型的学习速率以及停止条件的均方误差，获取动态的温度特征模型，提取所述动态的温度特征模型的模型变化特征； 将每个所述动态的温度特征模型的模型变化特征作为一个状态向量，计算所述状态向量转移到另一状态向量的转移概率值，设置转移概率阈值； 当所述状态向量转移到另一状态向量的转移概率值大于所述转移概率阈值时，则将状态向量更新为另一状态向量，更新所述动态的温度特征模型的模型变化特征； 当所述状态向量转移到另一状态向量的转移概率值不大于所述转移概率阈值时，维持当前状态向量不变，基于所述学习将动态的温度特征模型的模型变化特征输入到所述温度跟踪模型中进行学习，当模型的停止条件小于停止条件的均方误差时，温度跟踪模型训练完成； 本方法还包括： 获取目标区域在当前时间戳中每个子区域的温度特征数据，并获取用户的温度需求信息，引入遗传算法，基于所述遗传算法设置遗传代数； 获取用户需求的行驶位置，根据所述目标区域在当前时间戳中每个子区域的温度特征数据以及用户需求的行驶位置初始化用户的推荐行驶路线； 获取每一用户的推荐行驶路线的温度特征数据，并判断所述用户的推荐行驶路线的温度特征数据是否符合用户的温度需求信息； 当所述用户的推荐行驶路线的温度特征数据符合用户的温度需求信息时，则输出用户的推荐行驶路线，并按照预设方式进行显示； 当所述用户的推荐行驶路线的温度特征数据不符合用户的温度需求信息时，则基于遗传代数进行遗传，重新规划用户的推荐行驶路线，直至符合用户的温度需求信息，并按照预设方式进行显示； 本方法还包括： 获取温度智能控制系统的历史制冷性能变化数据，并构建时间戳，基于所述时间戳的先后顺序对制冷性能变化数据进行排序，获取基于时间序列的历史制冷性能变化数据； 基于深度神经网络构建制冷性能特征预测模型，将所述制冷性能变化输入到所述制冷性能特征预测模型中进行训练，获取训练完成的制冷性能特征预测模型； 获取每一温度智能控制系统在预设时间之内的制冷性能变化数据，并将所述温度智能控制系统在预设时间之内的制冷性能变化数据输入到所述训练完成的制冷性能特征预测模型中预测； 获取每个区域的制冷性能需求，通过预测，计算出每一温度智能控制系统的制冷性能低于制冷性能需求的所在时间节点，并根据所述温度智能控制系统的制冷性能低于制冷性能需求的所在时间节点进行预警，并按照预设方式进行显示。

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