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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法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：CN120163255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510641596.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法是由周海萍;付理祥;周健;李渝鑫;吴文锋;严飞飞;彭雅歆;周宇;丁江;龙嘉婷;石鑫;帅挽澜设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法，包括步骤S1：通过对空调用户在不同气象条件下的舒适度数据进行采集；并以此构建数据集并进行标注；步骤S2：构建评分模型，模型包括基于协作式萤火虫算法的特征提取模块和预测模块，导入步骤S1中数据集的数据至特征提取模块中，获取初步特征；步骤S3：导入初步特征至预测模块中，获取预测的舒适度评估结果；步骤S4：基于实时反馈舒适度评估结果对空调控制参数动态调整。本发明基于空调设定参数、气象数据和用户的生理响应数据，构建完整的舒适度评估体系，采用因果推断建模，明确气象对舒适度的影响路径，提高数据的可靠性。

本发明授权考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑气象影响的空调用户舒适度评估方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过对空调用户在不同气象条件下的舒适度数据进行采集；并以此构建数据集并进行标注； 步骤S2：构建评分模型，模型包括基于协作式萤火虫算法的特征提取模块和预测模块，导入步骤S1中数据集的数据至特征提取模块中，获取初步特征；在此过程中，采用因果推断融合门，使用可微分因果图网络建模不同的源头采集信息对应的舒适度的因果链，抑制伪相关特征干扰； 步骤S3：导入初步特征至预测模块中，获取预测的舒适度评估结果； 步骤S4：基于实时反馈舒适度评估结果对空调控制参数动态调整； 步骤S2具体为： 步骤S21：初始化特征提取模块的神经网络的参数，初始化的方式表示为： ； ； 式中，为特征提取模块的神经网络的初始权重矩阵，为随机初始化函数，为特征提取模块的神经网络的初始偏置向量，和分别为特征提取模块的神经网络的输入层和输出层的维度； 步骤S22：通过协作式萤火虫算法优化特征提取模块的神经网络的参数，每只萤火虫代表一组网络参数，网络参数包括特征提取模块的神经网络的权重矩阵和偏置向量；将损失函数作为适应度的亮度在搜索空间中移动和调整，具体的，协作式萤火虫算法优化特征提取模块的神经网络的方式表示为： ； 其中，为第只萤火虫的亮度，为特征提取模块的神经网络的损失函数，和分别为第i组网络参数对应的特征提取模块的神经网络的输入舒适度评估数据和标签，为特征提取模块的神经网络的权重矩阵，为特征提取模块的神经网络的偏置向量； 基于萤火虫的亮度对萤火虫的位置进行更新，更新方式表示为： ； 式中，为更新后的萤火虫的位置，对应更新后的特征提取模块的神经网络的权重；为吸引力系数，为光吸收系数；为比更亮的其他萤火虫的位置，表征为比的对应的亮度函数计算值更高；为第个萤火虫的位置，为第个萤火虫的位置，； 步骤S23：第组网络参数对应的神经网络的输入舒适度评估数据针对不同的源头采集信息，源头采集信息包括气象数据、空调设定、生理响应数据；采用因果推断融合门，使用可微分因果图网络建模气象数据→空调设定→生理响应数据→舒适度的因果链，抑制伪相关特征干扰；从而获取初步特征； 步骤S24：通过神经网络架构搜索，自动测试不同的作为特征提取模块的神经网络的网络架构，网络架构包括层数、神经元数量和激活函数类型，以确定最佳结构，神经网络架构搜索通过交叉验证确定最优结构，表示为： ； 式中，为网络结构搜索函数，是分割后的舒适度评估数据集，是交叉验证的折数，表示第k折交叉验证在给定权重矩阵Wp和第k折舒适度评估数据集下的性能评估值，也即第折交叉验证的损失，表示最小求值函数； 步骤S25：对优化后作为特征提取模块的神经网络进行评估，具体为通过比较提取的初步特征与标签的关联度，评估方式表示为： ； 式中，是特征质量指标，为神经网络特征提取函数，为相似度计算函数，表示初步特征，表示预设的标签，为当前批次输入特征提取模块的神经网络的数量； 步骤S26：根据特征质量指标，调整萤火虫算法的参数以更精细地调整神经网络的参数，调整方式表示为： ； 式中，是调整后的吸引力系数；为吸引力学习率，表示指数函数； 步骤S27：重复迭代步骤S21~步骤S26，直至满足预设的停止迭代条件。

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