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龙图腾网获悉华能澜沧江水电股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的通风系统节能优化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：CN119901052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510197801.X，技术领域涉及：F24F11/77；该发明授权一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统是由张会军;陈团军;陈映喜;曾阳麟;赵晓嘉;余鸿文;金威;代文龙;柳宏斌;郑智燊;杞迪;赵成;李琛设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统，其中，方法包括：采集风机的历史运行数据，对历史运行数据进行均值插补和小波变换滤波预处理；采用高斯变异策略优化人类进化优化算法HEOA，得到改进的人类进化优化算法IHEOA；通过IHEOA算法对SOFTS模型的参数进行优化；构建IHEOA‑SOFTS通风系统模型，建立风量开度与室内温度和能耗之间的关系；建立考虑室内温度控制精度和总功耗的综合目标函数，以最小化综合目标函数为目标，利用IHEOA算法不断优化调整IHEOA‑SOFTS通风系统模型中每个风机的开度，确定风机开度与室内各处温度及总功耗之间的最优关系，从而实现对风机参数的精确控制和系统的节能优化。

本发明授权一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的通风系统节能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集风机的历史运行数据，对所述历史运行数据进行均值插补和小波变换滤波预处理；所述历史运行数据包括每个风机的开度、外部温度、湿度、风机处的温度及总能耗； 采用高斯变异策略优化人类进化优化算法HEOA，得到改进的人类进化优化算法IHEOA； 通过IHEOA算法对SOFTS模型的参数进行优化；所述参数包括嵌入维度、核心表示维度、编码器层数、预测窗口长度、学习率； 构建IHEOA-SOFTS通风系统模型，建立风量开度与室内温度和能耗之间的关系；所述IHEOA-SOFTS通风系统模型将每个风机的开度、外部温度、湿度作为输入，将每个风机处的温度及总能耗作为输出； 建立考虑室内温度控制精度和总功耗的综合目标函数，以最小化所述综合目标函数为目标，利用IHEOA算法不断优化调整IHEOA-SOFTS通风系统模型中每个风机的开度，确定风机开度与室内各处温度及总功耗之间的最优关系； 所述采用高斯变异策略优化人类进化优化算法HEOA，得到改进的人类进化优化算法IHEOA，包括： 模拟人类进化初期的混沌阶段，使用逻辑混沌映射法对种群进行初始化，计算公式如下： 其中，代表第次迭代值，代表前一次迭代值，是种群规模，为混沌映射的控制参数；将混沌值映射到搜索空间，得到初始种群的位置，计算公式为： 其中，表示第个体的初始位置，分别为搜索空间的下限和上限； 在人类进化优化算法的每次迭代中，对于种群中的每个个体计算其个体适应度，并应用高斯变异策略生成一个正态分布的随机数扰动，使新解在原始解附近进行微调，更新公式如下： 其中，是变异后的新解，是变异前的原始解，表示均值为0，方差为的高斯分布随机数；在人类探索阶段，个体通过高斯变异策略进行搜索，更新位置的公式如下： 其中，是自适应函数，是问题的维度，与分别表示第个个体的当前位置和更新后的下一个位置，是迄今为止探索到的最佳位置，是当前种群的平均位置，表示levy分布，是跳跃系数，是范围在[0,1]的随机数，t是当前代数，最大迭代次数； 在人类发展阶段，将种群分为领导者、探索者、追随者和失败者，为每个角色应用高斯变异策略，并使用相应的策略更新位置； 检查终止条件，如果满足终止条件，则停止迭代，输出最优解； 所述通过IHEOA算法对SOFTS模型的参数进行优化，包括： 根据SOFTS模型的均方误差定义目标函数，其中，是待优化的参数集合，包括嵌入维度、核心表示维度、编码器层数、预测窗口长度、学习率；所述目标函数的公式如下： 其中，是样本数量，是实际值，是模型预测值； 初始化时，通过IHEOA算法的种群初始化方法生成初始的参数集合； 定义预测模型，公式为： 其中，是输入特征，为SOFTS模型基于参数集合的预测结果； 在每次迭代中，应用IHEOA算法的探索和发展阶段，更新参数集合； 通过计算当前适应度，计算每个参数集合对应的SOFTS模型的性能，更新最优参数集合； 当达到终止条件后，输出最优的参数集合，并将其应用于SOFTS模型中。

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