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龙图腾网恭喜深圳大因医疗科技有限公司申请的专利基于机器学习的智能水温控制系统及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：CN119620805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510149593.6，技术领域涉及：G05D23/30；该发明授权基于机器学习的智能水温控制系统及方法是由周滔;李玲龙设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的智能水温控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的智能水温控制系统及方法。该方法：采集恒定水温控制系统的水温、流量、压力和环境参数数据，生成标准化时序数据集；基于标准化时序数据集构建时变动力学模型，并使用变遗忘因子广义子空间跟踪器进行参数辨识，得到时变伪模态温度参数；根据时变伪模态温度参数和标准化时序数据集训练多分支长短期记忆网络，得到初始水温预测模型；基于初始水温预测模型进行系统运行异常检测和预测，得到异常检测和预测结果；基于异常检测和预测结果进行控制策略求解，得到最优水温控制策略；基于最优水温控制策略执行水温控制，并对初始水温预测模型进行更新，得到目标水温预测模型。本发明的实施实现了智能水温的精确控制。

本发明授权基于机器学习的智能水温控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能水温控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集恒定水温控制系统的水温、流量、压力和环境参数数据，生成标准化时序数据集；基于所述标准化时序数据集构建时变动力学模型，并使用变遗忘因子广义子空间跟踪器进行参数辨识，得到时变伪模态温度参数；具体包括：对所述标准化时序数据集进行子系统分解，得到多个子系统数据集，并基于所述多个子系统数据集构建热力学模型，得到时变温度-流量耦合动力学方程；对所述时变温度-流量耦合动力学方程进行马尔可夫叠加，得到组件矩阵，并基于所述组件矩阵计算系统均方差，得到初始均方差值；根据所述初始均方差值设置变遗忘因子的初始值，得到初始变遗忘因子，并对所述标准化时序数据集进行广义子空间跟踪，得到初始子空间估计；基于所述初始子空间估计和所述初始变遗忘因子进行递推参数辨识，得到第一轮辨识结果，并根据所述第一轮辨识结果更新系统均方差，得到更新后的均方差值；基于所述更新后的均方差值动态调整变遗忘因子，得到优化后的变遗忘因子，并基于所述优化后的变遗忘因子对所述第一轮辨识结果进行迭代优化，得到时变伪模态温度参数；根据所述时变伪模态温度参数和所述标准化时序数据集训练多分支长短期记忆网络，得到初始水温预测模型；基于所述初始水温预测模型进行系统运行异常检测和预测，得到异常检测和预测结果；基于所述异常检测和预测结果进行控制策略求解，得到最优水温控制策略；基于所述最优水温控制策略执行水温控制，并对所述初始水温预测模型进行更新，得到目标水温预测模型。

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