买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种冷链物流温度预测方法和温度调控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：CN113988262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202111265906.2，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权一种冷链物流温度预测方法和温度调控方法是由李岩;林眀锦;王超设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冷链物流温度预测方法和温度调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冷链物流温度预测方法和温度调控方法，先将收集到的数据进行归一化处理；然后将数据集输入ELM模型，计算模型测评值。利用蜉蝣算法对ELM模型的输入权重w和隐含层偏置b进行优化，不断更新雄性蜉蝣和雌性蜉蝣的位置，并且进行交叉操作，从而获得新的w和b，基于新的w和b计算新的模型测评值，更新模型最小测评值，以达到预测结果的误差最小。判断蜉蝣算法是否达到最大迭代次数，满足条件则输出最优解，否则继续迭代优化，直至达到停止条件。输出蜉蝣算法的最优参数，将结果带入到极限学习机模型，输出预测值并评估模型的性能。本方法可以得到更准确的温度预测结果并基于该结果实现对温度的有效调控。

本发明授权一种冷链物流温度预测方法和温度调控方法在权利要求书中公布了：1.一种冷链物流温度预测方法，其特征在于，按如下步骤进行，1先建立极限学习机预测模型并对其输入权重w和隐含层偏置b进行优化；1.1采集冷链运输车辆或储存设备中与温度相关的数据，同时采集同一时刻下冷链运输车辆内或储存设备内不同位置的温度值，筛选出温度值中的最高温度和最低温度，与温度相关的数据以及对应时刻的最高温度和最低温度作为一组数据；间隔一定时间，重复采集，得到若干组数据；将采集到的上述若干组数据中的所有数据进行归一化处理；1.2极限学习机由输入层、隐藏层和输出层构成，设定极限学习机的输入神经元个数与与温度相关的数据个数对应，输出神经元个数为两个，对应最高温度预测值和最低温度预测值；随机设置极限学习机的初始参数，包括输入权重w和隐含层偏置b；1.3利用蜉蝣算法对极限学习机输入权重w和隐含层偏置b进行优化，将极限学习机的输入权重w和隐含层偏置b设置为蜉蝣算法的候选解个体，即极限学习机的输入权重w和隐含层偏置b通过每个蜉蝣的位置来表达，在某一时刻，所有的蜉蝣位置均代表了可行解，但其中只有一个相对最优解；同时初始化蜉蝣种群，包括设置种群规模N，最大迭代次数，吸引力常数P1和P2，能见度常数α，随机游走系数w，舞蹈系数v和交叉系数；1.4将步骤1.1采集的每组数据中与温度相关的数据输入其中一个蜉蝣对应的输入权重w和隐含层偏置b下的极限学习机模型进行训练，得到输出层的两个输出，即每组数据的最高温度预测值和最低温度预测值，由此得到所有组数据的最高温度预测值和最低温度预测值，根据下式计算对应极限学习机模型测评值以评价极限学习的预测效果； 其中，Xc代表最高温度实际值，Xcz指最高温度实际值Xc对应的最高温度预测值，Xd代表最低温度实际值，Xdz指最低温度实际值Xd对应的最低温度预测值；h指数据的组数；1.5改变由不同蜉蝣表征的输入权重w和隐含层偏置b并按步骤1.4进行训练，得到该不同蜉蝣表征的输入权重w和隐含层偏置b对应的测评值；直到将所有蜉蝣表征的输入权重w和隐含层偏置b轮换一遍，得到所有蜉蝣对应的输入权重w和隐含层偏置b对应的测评值，选择测评值最小的蜉蝣对应的输入权重w和隐含层偏置b作为该轮优化后的输入权重w和隐含层偏置b；1.6根据蜉蝣算法的移动规则，完成一次蜉蝣迭代，即更新雄性蜉蝣位置、雌性蜉蝣位置以及蜉蝣交配，从而得到该次迭代后的所有蜉蝣及位置；由此得到该次迭代后的多个蜉蝣对应的输入权重w和隐含层偏置b；1.7重复步骤1.4-1.5，计算该次迭代后最小测评值，该次迭代后得到的最小测评值与迭代前得到的最小测评值进行比较，两者中最小的测评值作为新的最小测评值，将该新的最小测评值对应蜉蝣表征的输入权重w和隐含层偏置b作为新优化的输入权重w和隐含层偏置b；1.8判断是否达到蜉蝣算法最大迭代次数，如是则输出步骤1.7得到的新优化的输入权重w和隐含层偏置b，该新优化的输入权重w和隐含层偏置b即为最终优化的输入权重w和隐含层偏置b；否则跳转至步骤1.6，重复步骤1.6-1.7，直至达到停止条件；2采集需要进行温度预测的冷链运输车辆或储存设备中与温度预测相关的实际数据，该实际数据的个数和类型与步骤1.1中与温度相关的数据个数和类型一致；3将采集得到的实际数据输入步骤1最终优化的输入权重w和隐含层偏置b下的极限学习机预测模型，得到输出层两个输出，该两个输出即为实际数据对应的最高温度预测值和最低温度预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。