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龙图腾网获悉中泰智云(北京)科技有限公司申请的专利基于深度学习的仓储温湿度智能调控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：CN120686931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510791421.9，技术领域涉及：G05D27/02；该发明授权基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法及系统是由冀岩;刘天阔;张穗侨;张禹博设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法及系统，涉及人工智能领域，包括：首先将当前温湿时序数据及关联设备运行日志输入含特征提取模块与策略生成模块的目标温湿调控模型；通过特征提取模块对温湿时序数据、设备运行日志编码并整合为融合环境特征集；获取调控策略特征集后，由策略生成模块对融合特征与策略特征执行门控循环处理，输出表征适配关系的门控循环数据集；基于该数据集输出适配概率，筛选目标调控策略。本发明通过深度学习实现温湿动态与调控策略的精准匹配，提升仓储温湿度调控的时效性与能效比，保障货物存储环境稳定性。

本发明授权基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法，其特征在于，包括： 将当前温湿时序数据以及与所述当前温湿时序数据相关联的当前设备运行日志输入目标温湿调控模型中；所述目标温湿调控模型包括特征提取模块和策略生成模块； 通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块对所述当前温湿时序数据和所述当前设备运行日志进行特征编码，得到所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集，以及所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征，对所述温湿时序特征集和所述当前设备运行日志特征执行特征整合操作，得到融合环境特征集； 获取多个调控策略对应的调控策略特征集，通过所述策略生成模块对所述融合环境特征集和所述调控策略特征集进行门控循环处理，得到所述调控策略特征集对应的门控循环数据集；所述门控循环数据集中的每个门控循环值用于表征所述当前温湿时序数据与一个调控策略之间的适配关系； 根据所述门控循环数据集输出所述多个调控策略分别对应的适配概率值，根据所述适配概率值为所述当前温湿时序数据设置所述多个调控策略中的目标调控策略； 所述当前温湿时序数据包括多个温湿采样点；所述通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块对所述当前温湿时序数据和所述当前设备运行日志进行特征编码，得到所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集，以及所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征，包括： 基于所述当前温湿时序数据中的多个温湿采样点，生成多个温湿时段区间，通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块，对所述多个温湿时段区间进行特征映射，得到所述多个温湿时段区间分别对应的时段初始特征，分别为多个时段初始特征注入时段时序标识，得到多个时段增强特征；所述时段时序标识是指一个温湿时段区间在所述当前温湿时序数据中的位置的信息；所述温湿时段区间由所述多个温湿采样点中的一个或者多个温湿采样点组成； 对所述多个时段增强特征进行特征编码，得到所述多个温湿时段区间分别对应的时段编码特征，根据所述多个温湿时段区间分别对应的时段编码特征，生成所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集； 通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块，将所述当前设备运行日志解构为多个日志语义单元； 对所述多个日志语义单元进行语义向量映射，得到所述多个日志语义单元分别对应的语义单元向量，分别为多个语义单元向量注入日志位置标识，得到多个语义增强向量；所述日志位置标识是指一个日志语义单元在所述当前设备运行日志中的位置的信息； 对所述多个语义增强向量进行特征编码，得到所述多个日志语义单元分别对应的日志语义单元特征，根据所述多个日志语义单元分别对应的日志语义单元特征，生成所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征。

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