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龙图腾网恭喜成都轨道交通产业技术研究院有限公司;成都轨道交通集团有限公司申请的专利一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗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：CN119809463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510301456.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗预测方法是由李向红;付和林;赵晨阳;王启;吴阳璞;张萌;石锦;王贵东;王晨设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗预测方法，其涉及交通能耗预测技术领域。本发明基于互信息确定模型输入特征，实现了特征降维，并结合多策略融合改进的河马优化算法对TCN‑BiLSTM模型的超参数进行寻优以及对能耗数据进行分解，以获得更加准确的预测结果；通过本发明的方法对地铁车站进行小时、天、月的能耗预测，运用于地铁车站运营的能耗管理系统中，辅助地铁运营部门提前了解不同车站的能耗需求和能耗情况波动，合理分配资源，优化能源管理。

本发明授权一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合深度学习算法的地铁车站能耗预测方法，其特征在于，包括：获取某地铁车站的原始能耗数据及原始相关影响因素数据并进行预处理，得到能耗数据及相关影响因素数据；利用MSIHO-VMD算法对能耗数据进行序列分解，获取子序列分解数据；MSIHO-VMD算法包括MSIHO算法和VMD算法，MSIHO算法为改进的河马优化算法；利用混合深度学习算法对子序列分解数据和相关影响因素数据进行处理，得到该地铁车站的能耗预测结果；所述利用MSIHO-VMD算法对能耗数据进行序列分解，获取子序列分解数据，包括：利用VMD变分模态分解方法对能耗数据进行分解，获取简单子序列数据；将简单子序列数据作为河马种群，设置河马种群初始参数；利用拉丁超立方抽样方法初始化河马种群，基于简单子序列数据的IMF分量，计算每个河马的适应度，确定当前最优解；利用自适应权重策略对各个河马进行探索迭代，生成候选位置并计算对应的适应度，更新各河马的位置；利用黄金正弦搜索策略对更新后的河马进行优化，更新各河马的位置，确定初始最优解；利用柯西-高斯变异对初始最优解进行优化，基于初始最优解对应的IMF分量，计算对应的适应度，确定全局最优解；判断最优解满足终止条件；若是则将全局最优解作为子序列分解数据；反之则重新进行迭代；所述混合深度学习算法采用能耗预测模型，包括串联的MIC特征选择层、TCN-BiLSTM模型；所述TCN-BiLSTM模型包括串联的TCN子模型和BiLSTM子模型；所述混合深度学习算法包括：将序列分解数据和相关影响因素数据输入至MIC特征选择层，输出得到对应的能耗特征数据集合；采用MSIHO算法对TCN-BiLSTM模型进行训练，得到训练后的TCN-BiLSTM模型；将能耗特征数据集合输入至优化后的TCN-BiLSTM模型，得到该地铁车站的能耗预测结果。

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