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龙图腾网恭喜苏州市轨道交通集团有限公司;东南大学申请的专利物理-数据双驱动地铁站建筑负荷预测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：CN119577931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510139377.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权物理-数据双驱动地铁站建筑负荷预测方法是由吕志荣;郭享;李敏锋;杨晓勇;代宝山;许波;张林锋设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理-数据双驱动地铁站建筑负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了物理‑数据双驱动地铁站建筑负荷预测方法，包括：利用能耗模拟软件模拟生成在不同气象参数和客流量下的地铁站单位面积建筑负荷数据；将建筑负荷数据分解为若干个本征模态函数并提取特征参数；利用欧氏距离计算目标地铁站与多个地铁站负荷之间的相似性；根据欧氏距离计算的相似性得分，选择相似性得分最高的若干个地铁站负荷数据；使用选择的地铁站负荷数据对初始模型进行训练；基于训练好的预测模型进行预测。该负荷预测方法在利用物理‑数据双驱动模型进行精确预测的基础上，可实现移植到其它地铁站的能耗分析研究，有利于地铁站系统整体能效的提升。

本发明授权物理-数据双驱动地铁站建筑负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.物理-数据双驱动地铁站建筑负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用能耗模拟软件模拟生成在不同气象参数和客流量下的地铁站单位面积建筑负荷数据；S2、采用变分模态分解对不同气象参数和客流量条件下生成的建筑负荷数据进行分解，将其分解为若干个本征模态函数；从分解的每个本征模态函数中提取特征参数；S3、基于提取的特征参数，利用欧氏距离计算目标地铁站与多个地铁站负荷之间的相似性，获得每个地铁站负荷的相似性得分；根据欧氏距离计算的相似性得分，确定相似性测量指标，选择相似性得分最高的若干个地铁站负荷数据；S4、使用选择的地铁站负荷数据对初始模型进行预训练，并利用目标地铁站的少量数据对预训练模型进行微调得到训练好的预测模型，以提高预测模型对目标地铁站建筑负荷预测的准确性；S5、使用训练好的预测模型进行负荷预测；步骤S2，包括：步骤S21、采用变分模态分解对不同气象参数和客流量条件下生成的建筑负荷数据进行分解，将其分解为若干个本征模态函数；本征模态函数被定义为调幅调频信号：其中，是信号包络，为非负函数，j为虚数单位；是调幅调频信号的瞬时相位，；步骤S22、变分模态分解通过求解一个约束变分问题来估计各个本征模态函数的中心频率和带宽，该约束变分问题表示为：其中，是原始信号，是第k个本征模态函数，是第k个本征模态函数的中心频率，表示卷积运算，是单位脉冲函数，表示对时间t的偏导，K是分解的本征模态函数个数，为L2范数的平方；步骤S23、通过迭代优化最小化代价函数，求解以下优化问题来更新ωk：其中，表示为第q+1次迭代后更新后的代价函数；这个优化问题通过数值方法求解，其解表示为：其中，ukω是ukt的傅里叶变换；步骤S24、更新模态函数和中心频率，直到收敛。

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