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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制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：CN116204954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310037868.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制方法是由李志伟;张吉礼;惠磊设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机场航站楼环境控制系统智能控制技术领域，尤其涉及基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制方法，包括以下步骤：S1、基于卡方分布，建立机场航站楼旅客抵港概率模型，并运用流体动力学原理，实现航站楼旅客流线的客流时空分布预测；S2、基于门控循环单元网络和旅客时空分布预测结果，建立机场航站楼室内空气品质预测模型；S3、基于模糊控制理论和室内空气品质预测结果，形成机场航站楼空调系统新风模糊控制策略，给出空调系统新风量最佳控制输入序列。本发明通过航班动态信息预测航站楼旅客流量，并将其作为输入参数用于航站楼室内空气品质预测，进而实现航站楼空调系统新风量的节能优化控制。

本发明授权基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于旅客时空分布预测的航站楼新风节能优化控制方法，其特征在于，步骤如下： S1、机场航站楼旅客时空分布预测：基于卡方分布，建立机场航站楼旅客抵港概率模型，并运用流体动力学思想，实现航站楼旅客流线的客流时空分布预测，具体步骤如下： S1.1、航站楼旅客抵港概率卡方分布模型 通过提取航班信息与旅客安检信息，旅客最早与最晚抵港时间分别表示为tEA和tLA；采样间隔设为ε，分析航站楼旅客抵港概率与航班班次的关联关系；采用卡方分布概率密度函数，建立航站楼旅客抵港概率模型； 其中，ft表示旅客抵港百分比；Γ·表示伽马函数；t表示旅客抵港时间；tSD、tEA和tLA分别表示航班计划起飞时间以及旅客最早和最晚抵港时间；d为自由度；s为变换因子； S1.2、航站楼旅客时空分布预测模型 运用流体动力学思想，基于航站楼旅客抵港概率卡方分布模型，建立航站楼旅客流线的客流时空分布预测模型；设定旅客时空分布预测范围为24小时，模型采用一天中的相对时间，并假设旅客登机服从均匀分布； 其中，Zj表示第j个空间单元的编号；Gf,i表示航班i的登机口编号；Nj t表示t时刻第j个空间单元的旅客数量；Cf,i表示航班i的载客量；Lin,j和Lout,j表示第j个空间单元的入口和出口距安检通道的距离；m为预测范围内的航班总数；p为旅客出勤率；v为旅客的平均步速；gt为旅客登机概率分布模型；tSB和tEB表示开始登机时间和截止登机时间； 如果航班i的登机口Gf,i在空间单元Zj中，则旅客进入空间单元直至登机离开；如果航班i的登机口Gf,i不在空间单元Zj中，则旅客仅穿过空间单元；航班的开始登机时间tSB可能早于旅客最晚抵港时间tLA； S1.3、旅客时空分布预测模型辨识与校准 旅客时空分布预测模型中包含旅客出勤率p、旅客平均步速v、旅客开始登机时间tSB和截止登机时间tEB四项未知参数，需进行模型辨识与校准；定义旅客时空分布预测模型评价指标，包括均方根误差RMSE、平均绝对误差MAPE和相关指数R2；监测航站楼实际旅客流量，采用粒子群优化算法，求解旅客时空分布预测模型未知参数； 其中，和代表在第τ次迭代中第α个粒子的位置和速度；和gbestτ表示第τ次迭代中的个体最优值和全局最优值；a1和a2为学习因子，可取2；r1和r2为0～1之间的随机数；w为惯性权重；Yt和分别表示航站楼实际旅客流量实时值和平均值；err表示航站楼实际旅客流量与模型预测值的误差向量；n表示样本数量； S2、机场航站楼室内空气品质预测：基于门控循环单元网络和旅客时空分布预测结果，建立机场航站楼室内空气品质预测模型，具体步骤如下： S2.1、航站楼室内空气品质理论分析 航站楼室内空气品质与旅客流量、空调系统通风量和室外空气品质相关； Gv＝Go-Ge11 其中，Gv、Go和Ge分别表示通风量、新风量和排风量；Qp和δp分别表示室内总污染物发生量和人均污染物发生量；ci和co分别表示室内允许的污染物浓度和室外污染物浓度； S2.2、航站楼室内空气品质预测模型 利用门控循环单元网络，建立室内空气品质预测模型； Γr,t＝σWrht-1+UrXi,t12 Γu,t＝σWuht-1+UuXi,t13 Yo,t＝gWpht16 errt＝Tt-Yo,t17 其中，Γr,t和Γu,t分别表示重置门和更新门的输出；和ht分别表示候选隐含状态和隐含状态；Xi,t、Yo,t、Tt和errt分别表示循环单元的输入参数、输出参数、目标参数和误差向量；Wr、Wu、Wh、Ur、Uu、Uh和Wp分别表示重置门、更新门和输出单元的权值矩阵；σ·和g·分别表示sigmoid和线性激活函数；⊙表示Hadamard乘积； S3、机场航站楼新风模糊控制：基于模糊控制理论和室内空气品质预测结果，形成机场航站楼空调系统新风模糊控制策略； ΔGo,t＝Mec,t,ecc,t18 ec,t＝cp,t-ci,t19 ecc,t＝ec,t-ec,t-120 其中，ΔGo,t表示新风调节量；cp,t为室内污染物浓度预测值；ec,t和ecc,t分别室内污染物浓度与其允许值的偏差和偏差变化；M·为Mamdani模糊规则。

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