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龙图腾网获悉中国科学院武汉植物园申请的专利一种基于机器学习的温室空间场环境模拟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：CN119781553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411917662.5，技术领域涉及：G05D27/02；该发明授权一种基于机器学习的温室空间场环境模拟系统是由张全发;梁琼;舒枭;杜尚丰设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的温室空间场环境模拟系统在说明书摘要公布了：本发明涉及温室环境智能控制技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的温室空间场环境模拟系统，包括：数据采集模块，用于采集环境参数数据和控制设备运行数据；数据处理云平台，与所述数据采集模块通信连接，用于对所采集的环境参数数据和控制设备状态数据进行处理并生成温室环境模拟模型，利用温室环境模拟模型对温室环境进行模拟，根据模拟数据和优化算法动态生成控制设备的运行指令，以调控控制设备的工作状态；温室环境控制系统，与数据处理云平台通信连接，用于根据开关指令调控控制设备的工作状态。本发明通过生成多种温室环境模拟子模型，精准预测温室内环境参数，并制定最优的控制设备工作状态组合，从而实现温室环境的动态智能控制。

本发明授权一种基于机器学习的温室空间场环境模拟系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的温室空间场环境模拟系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集环境参数数据和控制设备运行数据，所述控制设备运行数据包括多个控制设备的工作状态组合，所述环境参数数据包括室外环境参数数据和室内环境参数数据； 数据处理云平台，与所述数据采集模块通信连接，用于对所采集的环境参数数据和控制设备状态数据进行处理并生成温室环境模拟模型，利用温室环境模拟模型对温室环境进行模拟，根据模拟数据和优化算法动态生成控制设备的运行指令，以调控控制设备的工作状态； 其中，数据处理云平台包括： 数据处理单元，用于对采集的环境参数数据进行预处理； 模型训练单元，用于利用预处理后的环境参数数据，训练并生成多个温室环境模拟子模型，每个模拟子模型对应一种工作状态组合，所有的温室环境模拟子模型组成温室环境模拟模型； 预测单元，用于根据当前控制设备的工作状态组合选择对应的模拟子模型，并将当前室内环境参数数据输入所选择的模拟子模型，得到未来时刻的室内环境参数预测数据； 控制指令形成单元，用于根据未来时刻的室内环境参数预测数据和当前控制设备的工作状态组合，利用优化算法生成最优控制设备的工作状态，并形成相应的开关指令； 温室环境控制系统，与数据处理云平台通信连接，用于根据开关指令调控控制设备的工作状态； 预测单元的执行过程包括： X1、获取当前控制设备运行数据，确定控制设备的工作状态组合，根据控制设备的工作状态组合获取对应的室内环境参数数据，并对室内环境参数数据进行预处理； X2、将预处理后的室内环境参数数据输入温室环境模拟模型，根据当前控制设备工作状态组合选择对应的温室环境模拟子模型，预测未来时刻的室内环境参数预测数据； 控制指令形成单元的执行过程如下： A1、初始化当前控制设备的工作状态组合； A2、基于未来时刻的室内环境参数预测数据与设定的室内环境参数数据目标值的偏差，结合当前控制设备的工作状态组合下的设备能耗，构建目标函数； A3、使用智能优化算法，以初始化的控制设备的工作状态组合为起点，对目标函数进行迭代优化，调整控制设备的工作状态组合，所述智能优化算法为遗传算法或粒子群优化算法中的任意一种； A4、设定迭代终止条件，满足迭代终止条件后终止优化，输出生成最优控制设备的工作状态，并基于最优解生成对应的控制指令； 步骤A2中，目标函数的计算公式为： 其中k为当前时刻；i为未来的时间步数，i取值为k至N之间；xk+i|k为未来时刻的室内环境参数预测数据；xsetk+i为设定的k+i时刻的室内环境参数数据目标值；αjk+i-1为k+i-1时刻第j个控制设备的开启状态，取值为0或1，1表示开启，0表示关闭；uj为第j个控制设备开启一个采样周期的能耗；λ为控制量的加权系数；m为控制设备总数；N为预测和控制的时间范围；‖xk+i|k-xsetk+i‖2表示未来时刻k+i的预测环境参数值与目标值之间的偏差平方和；表示未来时刻k+i-1时所有控制设备的能耗平方和，并通过加权系数λ调整其在目标函数中的权重。

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