1.一種基于神經網絡的通風系統節能優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史運行數據進行均值插補和小波變換濾波預處理，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用高斯變異策略優化人類進化優化算法heoa，得到改進的人類進化優化算法iheoa，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述在人類發展階段，將種群分為領導者、探索者、追隨者和失敗者，為每個角色應用高斯變異策略，并使用相應的策略更新位置，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過iheoa算法對softs模型的參數進行優化，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述iheoa-softs通風系統模型的預測過程，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述建立考慮室內溫度控制精度和總功耗的綜合目標函數，以最小化所述綜合目標函數為目標，利用iheoa算法不斷優化調整iheoa-softs通風系統模型中每個風機的開度，確定風機開度與室內各處溫度及總功耗之間的最優關系，包括：
8.一種基于神經網絡的通風系統節能優化系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲器；
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。