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龍圖騰網恭喜中鐵十七局集團第二工程有限公司申請的專利一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119539202B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510081778.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法是由邵永平設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法，屬于數據預測領域。包括：S1、收集地下建筑空間內與空氣質量相關的多源數據，對所述多源數據選取得到高特征變量，利用高特征變量構建數據集；S2、基于LSTM的預測模型使用長短期記憶網絡建模時間序列數據，將數據集中的時間序列數據按照一定比例劃分為測試集和訓練集；S3、將訓練集輸入LSTM的預測模型，并利用改進的個體與集體學習平衡策略對LSTM的預測模型的學習率和隱藏單元數整定，對LSTM的預測模型訓練，得到高性能的空氣質量預測模型；S4、將測試集中的輸入高特征變量輸入高性能的空氣質量預測模型，輸出精確的目標污染物濃度，得到地下建筑空間的空氣質量。

本發明授權一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種適用于地下建筑空間的空氣質量預測方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集地下建筑空間內與空氣質量相關的多源數據，對所述多源數據選取得到高特征變量并處理，利用高特征變量構建數據集，所述數據集包括Q組時間序列數據；S2、構建基于LSTM的預測模型使用長短期記憶網絡建模時間序列數據，所述時間序列數據包括輸入特征變量和輸出目標污染物濃度，將數據集中的時間序列數據按照一定比例劃分為測試集和訓練集；S3、將訓練集輸入LSTM的預測模型，并利用改進的個體與集體學習平衡策略對LSTM的預測模型的學習率r和隱藏單元數h整定，對LSTM的預測模型訓練，得到高性能的空氣質量預測模型；所述改進的個體與集體學習平衡策略包括：首先，通過引導因子和方向擾動因子并結合歷史最優解，優化個體學習階段的代理個體位置更新方向性；其次，在集體學習階段中引入多樣性維護機制并引入基于距離的懲罰項，對過于接近全局最優解的代理個體施加懲罰，強制對應代理個體偏離當前解，改進集體學習階段的尋優數學模型；所述引導因子數學模型為： ；式中，為引導因子最大值，取值為0.8，為當前迭代次數，為最大迭代次數，為第k次迭代的全局最優解，為第k-1次迭代的全局最優解，即歷史最優解，為適應度計算函數；所述方向擾動因子數學模型為： ；式中，為方向擾動因子最大值，取值為0.5，為種群規模，為全局最優解，為第i個代理第k次迭代的位置；S4、將測試集中的輸入高特征變量輸入高性能的空氣質量預測模型，輸出精確的目標污染物濃度，得到地下建筑空間的空氣質量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中鐵十七局集團第二工程有限公司，其通訊地址為：710000 陜西省西安市新城區咸寧中路55號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。