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龍圖騰網獲悉武漢理工大學三亞科教創新園申請的專利基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120317458B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510805763.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法是由朱科;王乾坤設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法。方法為：收集建筑設計參數與運行參數，構建用于機器學習模型訓練的數據集；基于數據集訓練機器學習模型，預測空調碳排放指標、照明碳排放指標、設備碳排放指標和碳減排指標；建立多目標優化模型，將最小化空調碳排放指標、照明碳排放指標、設備碳排放指標和最大化碳減排指標作為優化目標；采用多目標粒子群優化算法對多目標優化模型進行求解，獲得滿足不同碳排放目標折衷的帕累托最優方案集合，作為后續采用逼近理想解排序法選優的候選解集；基于候選解集，應用逼近理想解排序法選取最優方案，并將最優方案用于建筑碳排放控制。本發明能夠在復雜的建筑參數空間中高效尋優。

本發明授權基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習和多目標優化的建筑碳排放預測與控制方法，其特征在于，包括： 收集建筑設計參數與運行參數，構建用于機器學習模型訓練的數據集； 基于所述數據集訓練機器學習模型，預測空調碳排放指標、照明碳排放指標、設備碳排放指標和碳減排指標，所述機器學習模型采用梯度提升決策樹算法； 建立多目標優化模型，將最小化空調碳排放指標、照明碳排放指標、設備碳排放指標和最大化碳減排指標作為優化目標； 采用多目標粒子群優化算法對所述多目標優化模型進行求解，獲得滿足不同碳排放目標折衷的帕累托最優方案集合，作為后續采用逼近理想解排序法選優的候選解集； 基于所述候選解集，應用逼近理想解排序法選取最優方案，并將所述最優方案用于建筑碳排放控制； 采用多目標粒子群優化算法對所述多目標優化模型進行求解，所述求解過程包括以下步驟： 1）在設計參數的約束范圍內初始化粒子的位置X i和速度V i，生成初始種群； 2）基于梯度提升決策樹算法預測模型計算每個粒子的空調碳排放指標、照明碳排放指標、設備碳排放指標和碳減排指標，并將所述指標用于多目標適應度評價； 3）比較支配關系，維護外部存檔以保存非支配解； 4）計算解集的擁擠度以表征解的密度分布，并將擁擠度作為選取全局最優領導粒子的依據； 5）根據速度更新公式更新粒子的速度V i： ； 其中，i：用于標識當前粒子在種群中的編號；t：當前優化過程進行到的迭代次數；：第t代粒子i的位置向量；：第t代粒子i的速度向量；ω：慣性權重；c 1：個體學習因子；r 1：個體隨機數；：個體最優位置向量；c 2：群體學習因子；r 2：群體隨機數；：全局最優位置向量；：第t代粒子i更新后的速度向量； 6）根據位置更新公式更新粒子的位置X i： ； 其中，：第t代粒子i更新后的位置向量； 7）重復執行步驟1至6直至達到預設的最大迭代次數或滿足收斂準則。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢理工大學三亞科教創新園，其通訊地址為：572024 海南省三亞市崖州區崖州灣科技城用友產業園9號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。