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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备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：CN119808222B 。

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：202411819642.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备是由彭伟;张琛;李成栋;侯泽一;田晨璐;阎俏设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备，涉及建筑智能化技术领域。上述方法包括：构建室内环境预测的多个机理模型，将室内环境相关数据输入多个机理模型，获得多个机理模型的多个第一时刻预测值；将第一时刻预测值作为神经网络的输入，对神经网络进行非线性捕捉训练，获得非线性融合器并获得第一时刻室内物理参数预测值；确定第一时刻室内物理参数预测值与室内物理参数真实值之间的残差，并将残差输入深度分层模糊模型进行训练得到数据补偿模型；将室内环境相关数据输入数据补偿模型获得数据补偿量；将残差与数据补偿量相加，获得室内环境相关的第二时刻物理参数预测值。通过上述方案，能够准确预测复杂的室内环境的环境参数。

本发明授权一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种室内环境动态预测方法，其特征在于，包括： 构建用于室内环境预测的多个机理模型，并将与室内环境预测相关的数据输入所述多个机理模型中，获得所述多个机理模型的多个第一时刻预测值； 将所述第一时刻预测值作为神经网络的输入，对神经网络进行非线性关系的捕捉训练，获得非线性融合器，并获得第一时刻室内物理参数预测值； 确定所述第一时刻室内物理参数预测值与采集到的室内物理参数真实值之间的残差，并将所述残差输入深度分层模糊模型进行训练，得到数据补偿模型； 将所述与室内环境预测相关的数据输入所述数据补偿模型，获得数据补偿量； 将所述残差与所述数据补偿量相加，获得与室内环境相关的第二时刻物理参数预测值； 所述构建用于室内环境预测的多个机理模型，具体包括： 基于获取的关于所述室内的结构信息、构成材料信息、外部环境信息、供暖信息、通风信息、空调系统的运行状态，以及新风系统的启停状态，构建建筑热动态模型； 将获取的关于所述室内的通风信息、人员活动信息、室内空气流速信息，及二氧化碳的产生与排放信息作为约束方程的边界条件，构建二氧化碳浓度扩散模型； 根据采集到的所述室内的建筑三维信息、窗户位置信息、光线遮挡物信息，定义关于所述室内的仿真参数，并将所述仿真参数输入光照模拟软件，得到照度模型； 所述确定所述第一时刻室内物理参数预测值与采集到的室内物理参数真实值之间的残差，具体包括： 计算所述第一时刻室内物理参数预测值与采集到的室内物理参数真实值之间的残差； 在所述残差大于预设阈值的情况下，将所述多个机理模型的预测值再次输入所述非线性融合器进行训练，直至所述残差小于所述预设阈值。

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