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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析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：CN116680779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310553807.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析方法是由孙澄;骆肇阳;齐轩宁;董琪;刘蕾;曲大刚设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析方法。所述方法包括：步骤1，收集建筑室内光环境特征数据和主观日光感知评价结果，建立日光感知评价的基础数据库；步骤2，展开探索性因子分析和验证性因子分析，获得日光感知共性因子；步骤3，筛选最优性能机器学习算法，构建日光感知评价预测模型；步骤4，利用SHAP方法对日光感知评价预测模型进行特征解释分析，得到光环境特征参数及其交互组合对日光感知评价结果的影响权重。本发明提出的日光感知评价预测模型不但具有较高的预测精度，还具有良好的模型可解释性，能够分析各种环境因素在对日光感知评价中的影响权重，提高了建筑自然采光设计的准确性与科学性。

本发明授权一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于建筑室内日光感知评价预测模型的模型特征分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤1，在典型建筑空间内展开日光感知评价实验，收集建筑室内光环境特征参数和主观日光感知评价结果，建立日光感知评价的基础数据库； 步骤2，调用日光感知评价基础数据库数据，展开探索性因子分析和验证性因子分析，获得日光感知共性因子； 步骤3，基于日光感知共性因子分类结果，筛选最优性能机器学习算法，构建日光感知评价预测模型； 步骤4，利用SHAP方法对日光感知评价预测模型进行特征解释分析，分别计算每个光环境特征参数的平均SHAP值、典型样本的光环境特征参数SHAP值和光环境特征参数交互组合的SHAP值，得到光环境特征参数及其交互组合对日光感知评价结果的影响权重； 步骤3具体为： 步骤3.1，依据日光感知共性因子分类结果，对基础数据库中的数据集进行特征选择，并预处理光环境特征参数； 步骤3.2，采用决策树算法、随机森林算法和XGBoost算法分别构建日光感知评价预测模型，运用模型评价指标比较预测模型的精度，筛选最优预测模型； 步骤3.3，运用网格搜索法和交叉验证法，展开预测模型超参数优化，最终获得有效的日光感知评价预测模型； 步骤4具体为：利用SHAP方法对日光感知评价预测模型进行特征解释，分析光环境特征参数对日光感知评价结果、光环境特征参数对日光感知评价分类结果、基于典型样本的光环境特征参数对日光感知评价结果、以及光环境特征参数交互组合对日光感知评价结果的影响程度，以探讨光环境特征要素与日光感知评价结果之间的量化关系，从而得到光环境特征参数及其交互组合对日光感知评价结果的影响权重。

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