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龙图腾网恭喜北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置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：CN119167722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411669735.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置是由魏晓明;郑文刚;于景鑫;胡娟秀;王利春;孙维拓设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及温室气温预测控制技术领域，具体涉及一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置，该方法包括：利用非线性有限元法和多尺度协调方法建立传热模型；利用多尺度卷积神经网络和时空特征提取方法建立机器学习模型；利用高斯混合模型和自适应权重生成方法对机器学习模型进行优化；利用梯度加权类激活映射和反向传播的可视化优化方法对优化后的机器学习模型进行可视化，得到可视化后的机器学习模型；基于传热模型和可视化后的机器学习模型生成温室气温预测模型，以进行温室气温的预测和控制。结合传热模型和机器学习模型的优势，利用多尺度协调、时空特征提取、自适应权重生成、可视化优化，有效地提高温室气温预测的效率和准确性。

本发明授权一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法，其特征在于，包括：利用非线性有限元法和多尺度协调方法建立传热模型；其中，所述传热模型考虑温室的多源蓄热、柔性结构、地中热变频控制、多孔性和非均匀性，描述温室内外的热量传递过程；利用多尺度卷积神经网络和时空特征提取方法建立机器学习模型；利用高斯混合模型对输入数据进行聚类，得到聚类结果；所述输入数据包括多个数据点；根据高斯混合模型的聚类结果，为每个数据点分配高斯分量的标签；根据不同的输出目标为每个高斯分量分配目标值；根据每个数据点的高斯分量的标签和目标值，为每个数据点生成权重向量；利用生成的权重向量对机器学习模型进行优化，动态调整各个因素对温室气温预测的贡献权重，得到优化后的机器学习模型；利用梯度加权类激活映射和反向传播的可视化优化方法对所述优化后的机器学习模型进行可视化，得到可视化后的机器学习模型；基于所述传热模型和所述可视化后的机器学习模型生成如下式的温室气温预测模型，以基于所述温室气温预测模型进行温室气温的预测和控制： ；其中，是温室气温预测模型输出的温室气温的最终预测值，是机器学习模型的输出结果，是传热模型的输出结果，是可调节的权重系数。

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