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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利基于气象大数据的空气制水量智能预测调节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：CN119961654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510442915.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统是由刘忠宝;孔凡钊设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统，涉及空气制水技术领域，包括：通过气象传感器采集数据并构建增强特征空间，利用迁移跨域学习网络融合多领域知识，结合深度神经网络预测制水量，基于深度强化学习模型生成控制策略，并通过多目标贝叶斯优化和动态决策算法选择最优控制参数，能够准确预测空气制水量并实现智能调节，提高制水效率，降低能耗，具有较强的环境适应性和鲁棒性。

本发明授权基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于气象大数据的空气制水量智能预测调节方法，其特征在于，包括： 通过气象传感器采集气象监测数据并进行标准化处理生成标准化气象特征矩阵，通过时序分解提取周期性特征向量和趋势性特征向量并构建增强特征空间； 构建迁移跨域学习网络并将制冷空调领域和气象预报领域的预训练模型知识通过知识迁移算法添加至空气制水预测任务中，结合知识蒸馏将多个源域的专家知识融合至深度神经网络中； 基于所述增强特征空间，结合反向传播算法训练深度神经网络并输出未来一天内逐小时的预测制水量，将预测制水量作为状态空间的输入并配置动作空间，根据制水效率和能耗比构建奖励函数，基于状态空间、动作空间和奖励函数构建深度强化学习模型； 通过元学习自适应框架动态调整深度强化学习模型的网络结构并通过对抗样本生成器构建极端气象工况对应的训练样本，基于所述训练样本优化所述深度强化学习模型得到候选制水参数控制策略集，基于所述候选制水参数控制策略集执行制水过程并设置优化目标； 通过多目标贝叶斯优化器进行联合优化，生成帕累托最优解集并通过基于置信边界的动态决策算法选择最优控制参数，基于最优控制参数动态调整所述深度强化学习模型的更新步长得到最优制水策略。

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