| 专利号 | 2025119582110 | 申请日 | 2025-12-24 | 专利名称 | 基于混合优化与深度学习的地源热泵空调负荷预测方法 |
| 授权日 | 2026-03-10 | 专利权人 | 青岛科技大学 | 发明人 | 崔凤英;曹梦龙;郑鹏;汤启亮;刘兆金 |
| 主分类号 | G06F30/18 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了基于混合优化与深度学习的地源热泵空调负荷预测方法，采用改进量子遗传算法与改进自适应差分进化算法相结合的混合优化算法，对双向长短期记忆神经网络模型的关键超参数进行动态参数调整与智能优化；构建融入残差连接与多头注意力机制的改进型BiLSTM网络，精准捕捉热惯性导致的空调负荷延迟响应特性；利用优化后的超参数训练构建的改进型BiLSTM网络；将待预测的外部参数与系统历史参数输入训练完成的模型，获得地源热泵空调负荷预测结果，为智能调控提供了高效解决方案。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
