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龙图腾网获悉河南新电信息科技有限公司申请的专利用于智能控制车载冷链温湿度的方法、系统及存储介质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：CN119987469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510458238.7，技术领域涉及：G05D27/02；该发明授权用于智能控制车载冷链温湿度的方法、系统及存储介质是由郭姣;许鹏飞;夏蕾;贺政杰;郭青芳设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于智能控制车载冷链温湿度的方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及车载温度控制技术领域，公开了一种用于智能控制车载冷链温湿度的方法、系统及存储介质。该方法包括：通过传感器采集温湿度数据并预处理；基于三向决策模型进行状态评估；构建温湿度趋势分析模型预测变化趋势；采用多智能体强化学习构建控制决策系统；执行多模式控制策略；根据执行效果自适应更新控制系统。本申请根据历史数据和实时状态预测未来温湿度变化趋势，实现温湿度的协同优化控制，并具备自我学习和持续优化能力，有效提高冷链温湿度控制的精确性、稳定性和能源利用效率。

本发明授权用于智能控制车载冷链温湿度的方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于智能控制车载冷链温湿度的方法，其特征在于，所述方法包括： 通过车厢内多个温湿度传感器采集车厢内温湿度数据和车厢外温湿度数据，并对所述温湿度数据进行处理，得到预处理后的温湿度数据； 基于所述预处理后的温湿度数据，采用三向决策模型对车厢内温湿度状态进行划分，得到车厢内温湿度的状态评估结果； 利用所述预处理后的温湿度数据和所述状态评估结果，基于长短期记忆网络和注意力机制构建温湿度趋势分析模型，得到温湿度变化趋势，包括：将所述预处理后的温湿度数据按照时间窗口进行划分，每个时间窗口包含连续的多个采样点，形成输入序列，得到时序特征数据；对所述时序特征数据进行特征归一化处理，将温度、湿度、环境参数转换到统一量纲，得到归一化特征数据；将所述归一化特征数据输入三层长短期记忆网络进行处理，第一层包含128个神经元，第二层包含64个神经元，第三层包含32个神经元，每层之间添加丢弃层，得到时序特征表示；对所述时序特征表示应用注意力机制进行加权，通过计算权重系数对历史数据点进行重要性排序，得到加权特征表示；将所述加权特征表示通过全连接层映射到输出空间，得到未来多个时间点的温湿度变化趋势预测值；对所述温湿度变化趋势预测值添加车厢传热模型作为物理约束，通过均方误差损失和物理模型约束正则项组成的损失函数优化模型参数，得到符合物理规律的温湿度变化趋势，损失函数为： ； 其中，表示总损失函数，表示模型参数，M表示训练样本数量，表示模型对第i个样本的预测值，表示第i个样本的真实值，表示欧几里得距离的平方，是权重系数，是物理模型约束正则项，物理模型约束正则项基于热力学方程，考虑车厢壁热传导、气流对流换热、门开关导致的热量交换因素，定义如下： ； 其中，和分别表示模型预测的第j个节点在t时刻的温度和湿度，和分别表示t时刻的外部环境温度和湿度，表示t时刻的门状态，表示t时刻的车速，表示基于热力学方程的车厢传热模型函数，表示物理模型约束正则项，K表示预测的时间步数，N表示车厢内传感器节点的数量； 根据所述状态评估结果和所述温湿度变化趋势，采用多智能体深度强化学习构建控制决策系统，得到温湿度控制决策； 基于所述温湿度控制决策，将所述控制决策分为多种操作模式，其中，多种操作模式包括正常模式、快速调温模式、快速调湿模式、节能模式和紧急模式五种操作模式，得到操作模式集，并结合所述状态评估结果和所述温湿度变化趋势执行控制策略，得到执行效果； 根据所述执行效果，对所述控制决策系统进行自适应更新，得到优化后的温湿度控制系统。

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