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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法及系统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：CN119417266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411589444.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法及系统是由张晓春;黎曦;郭路;陈振武;庄立坚;任邦克;贾磊;朱亚迪;覃金庆设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法及系统，所述方法先采用空间区域分析法分析站城融合立体网络空间内核心空间区域的核心能耗系统，并构建核心能耗系统的站城融合立体网络能耗模型，再通过站城融合立体网络能耗模型构建碳排放机理模型，然后根据碳排放机理模型中初始输入变量和输出变量的深度学习神经网络结构，定义碳排放机理模型的损失函数，接着采用迭代优化函数，对损失函数进行迭代训练，直至损失值低于容许值，输出深度学习神经网络代理模型，最后采用深度学习神经网络代理模型，依照规范要求，对站城融合立体网络空间的绿色运行性能评估，得到评估结果。相较于现有技术，本发明方法评估效率更高且可靠性更强。

本发明授权基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于站城融合空间能耗模型的深度学习方法，其特征在于，包括： S10：采用空间区域分析法分析站城融合立体网络空间内的核心空间区域的核心能耗系统，并构建所述核心能耗系统对应的站城融合立体网络能耗模型； S20：根据所述站城融合立体网络能耗模型的能耗类型及能耗特征，构建碳排放机理模型； 其中，所述核心能耗系统包括暖通空调系统、照明系统及电梯系统；所述能耗类型包括暖通空调能耗、照明能耗及电梯能耗；所述能耗特征包括暖通空调能耗特征、照明能耗特征及电梯能耗特征； S30：根据所述碳排放机理模型中输入变量的数量、输入变量的矩阵规模和输出变量的数量需求，定义所述输入变量和所述输出变量的深度学习神经网络结构，并根据所述深度学习神经网络结构构建所述碳排放机理模型的损失函数； S40：采用迭代优化函数，对所述损失函数进行迭代训练，直至所述损失函数求得的损失值低于预设置的容许值，输出基于碳排放机理的深度学习神经网络代理模型； S50：采用所述深度学习神经网络代理模型，依照绿色建筑碳排规范要求，对所述站城融合立体网络的绿色运行性能进行评估，得到评估结果。

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