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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模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：CN120086954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510561048.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模方法是由姜侯;姚凌;刘唐设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于人工智能的资源环境领域，公开了一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模方法，包括：获取用户端输入的自然语言需求描述，基于自然语言模型对需求描述进行领域语义分析提取建模参数；需求描述包括建筑空间属性；将建模参数输入建筑大语言模型，生成符合目标建筑能耗模拟引擎语法规范的标准化建模指令集；其中，建筑大语言模型是预训练大语言模型经建筑领域专业问答语料微调得到的；调用目标建筑能耗模拟引擎的接口，生成仿真指令，仿真指令用于指示目标建筑能耗模拟引擎基于标准化建模指令集输出仿真结果;仿真结果包括建筑模型文件及建筑模型文件的关键指标。采用本方法能够提高建筑建模的自动化程度，减少人工干预降低建模门槛。

本发明授权一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的自动化建筑能耗建模方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户端输入的自然语言需求描述，基于自然语言模型对所述需求描述进行领域语义分析提取建模参数；所述需求描述包括建筑空间属性； 将所述建模参数输入建筑大语言模型，生成符合目标建筑能耗模拟引擎语法规范的标准化建模指令集；其中，所述建筑大语言模型是预训练大语言模型经建筑领域专业问答语料微调得到的； 调用目标建筑能耗模拟引擎的接口，生成仿真指令，所述仿真指令用于指示所述目标建筑能耗模拟引擎基于所述标准化建模指令集输出仿真结果;所述仿真结果包括建筑模型文件及所述建筑模型文件的关键指标； 其中，所述预训练大语言模型经建筑领域专业问答语料微调包括以下步骤： S1：获取微调数据集，所述微调数据集包括自然语言描述语句与所述标准化建模指令集； S2：将所述微调数据集的字节对编码向量映射为矩阵，使用以下公式，对所述微调数据集进行矩阵运算，使用softmax函数得到注意力特征矩阵： ； 其中，为查询矩阵，为键值矩阵，为值矩阵，为所述查询矩阵及所述键值矩阵的维度； S3：将所述查询矩阵、所述键值矩阵和所述值矩阵沿特征维度拆分为多个独立子空间，对多个所述独立子空间执行多头注意力并行计算，得到包括多维度建筑建模特征的特征张量；串联拼接各所述独立子空间输出的所述特征张量，并投影得到注意力层的融合建模特征表示；其中，每个所述独立子空间用于学习不同的建模维度特征； S4：将所述融合建模特征表示输入到前馈神经网络，通过所述前馈神经网络的全连接层与激活函数得到非线性变换输出；将所述融合建模特征表示和所述非线性变换输出残差连接得到残差结果；对所述残差结果执行层归一化得到归一化特征向量； S5：将所述归一化特征向量解码得到生成指令集，通过对比所述生成指令集与标准指令的语法树结构差异度构建损失函数并得到损失值，驱动模型参数反向传播优化； S6：重复步骤S2至S5，直至所述损失值小于预设值，得到经建筑领域专业问答语料微调的所述建筑大语言模型。

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