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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与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：CN120317458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510805763.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法是由朱科;王乾坤设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法。方法为：收集建筑设计参数与运行参数，构建用于机器学习模型训练的数据集；基于数据集训练机器学习模型，预测空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和碳减排指标；建立多目标优化模型，将最小化空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和最大化碳减排指标作为优化目标；采用多目标粒子群优化算法对多目标优化模型进行求解，获得满足不同碳排放目标折衷的帕累托最优方案集合，作为后续采用逼近理想解排序法选优的候选解集；基于候选解集，应用逼近理想解排序法选取最优方案，并将最优方案用于建筑碳排放控制。本发明能够在复杂的建筑参数空间中高效寻优。

本发明授权基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和多目标优化的建筑碳排放预测与控制方法，其特征在于，包括： 收集建筑设计参数与运行参数，构建用于机器学习模型训练的数据集； 基于所述数据集训练机器学习模型，预测空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和碳减排指标，所述机器学习模型采用梯度提升决策树算法； 建立多目标优化模型，将最小化空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和最大化碳减排指标作为优化目标； 采用多目标粒子群优化算法对所述多目标优化模型进行求解，获得满足不同碳排放目标折衷的帕累托最优方案集合，作为后续采用逼近理想解排序法选优的候选解集； 基于所述候选解集，应用逼近理想解排序法选取最优方案，并将所述最优方案用于建筑碳排放控制； 采用多目标粒子群优化算法对所述多目标优化模型进行求解，所述求解过程包括以下步骤： 1）在设计参数的约束范围内初始化粒子的位置X i和速度V i，生成初始种群； 2）基于梯度提升决策树算法预测模型计算每个粒子的空调碳排放指标、照明碳排放指标、设备碳排放指标和碳减排指标，并将所述指标用于多目标适应度评价； 3）比较支配关系，维护外部存档以保存非支配解； 4）计算解集的拥挤度以表征解的密度分布，并将拥挤度作为选取全局最优领导粒子的依据； 5）根据速度更新公式更新粒子的速度V i： ； 其中，i：用于标识当前粒子在种群中的编号；t：当前优化过程进行到的迭代次数；：第t代粒子i的位置向量；：第t代粒子i的速度向量；ω：惯性权重；c 1：个体学习因子；r 1：个体随机数；：个体最优位置向量；c 2：群体学习因子；r 2：群体随机数；：全局最优位置向量；：第t代粒子i更新后的速度向量； 6）根据位置更新公式更新粒子的位置X i： ； 其中，：第t代粒子i更新后的位置向量； 7）重复执行步骤1至6直至达到预设的最大迭代次数或满足收敛准则。

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武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；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”。