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[发明专利]基于AdaBoost算法构建的商品销量融合预测模型-CN202310526079.0有效
发明人：徐小峰;曹贵玲;陈梦;邓忆瑞;尹萌娟;陈优 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明涉及商品销售预测技术领域，具体的提供了一种基于AdaBoost算法构建的商品销量融合预测模型，包括以下步骤：1：基于多种预测模型构建基模型库；2：单一预测模型调参；3：构建弱学习器自动选择算法，完成弱学习器自动选择过程；4：识别弱学习器自动选择算法的输出结果作为初始弱学习器，进行融合训练，得到强学习器及强学习器预测结果；5：计算强学习器预测结果的平均绝对百分比误差，将强学习器的预测结果进行融合，得到最后的预测结果。通过汇总神经网络及机器学习中适用于预测商品销售的经典模型，将预测商品销量的经典模型汇集到基模型库，使用基模型库中经典的商品销量预测模型分别完成对每家门店产品的销量预测工作。
基于 adaboost 算法构建商品销量融合预测模型

[发明专利]一种用于三维多箱型柔性装箱的混合自适应遗传算法-CN202310545031.4在审
发明人：徐小峰;裴传涛;王连聚;邓忆瑞;齐鹏;林鑫 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明涉及装箱问题领域，具体的涉及一种用于三维多箱型柔性装箱的混合自适应遗传算法，包括以下步骤：1：问题分析，根据物体的大小和承载物体的箱体的空间，设置物体装载数最低和箱体空间利用率最高两个变量的函数组成的适应度函数；2：进行初始化设置和编码，使用构造式启发式算法生成初始种群；3：装箱并计算适应度，对2中的初始种群中的个体进行解码，计算物体的个体适应值；4：执行选择、交叉、变异操作；5：改进自适应规则，得到新一代种群；6：进行中止判断；7：得到最佳装箱方案。考虑了装载率最低和使用箱子数量最小两个目标，针对多目标，采用了线性加权法将多个目标合并成一个目标，得到货物装载最高，空间利用最合理的效果。
一种用于三维多箱型柔性装箱混合自适应遗传算法

[发明专利]一种基于多源异构张量数据的组合碳排放预测方法-CN202310580222.4有效
发明人：徐小峰;曹晓溪;林若唯;刘文志;邓忆瑞;尹萌娟;陈优 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明涉及污染物排放预测技术领域，具体的涉及一种基于多源异构张量数据的组合碳排放预测模型，包括以下步骤：数据收集，获取历年的碳排放数据；文本情感分析，为构建数值数据的张量信息空间做准备；张量表示，对数据进行预处理，构建起碳排放预测的信息空间，将预测信息表示为三阶张量流；张量分解与重构，使用高阶奇异值分解的方式将矩阵分解为奇异向量和奇异值，捕捉不同信息模式之间的潜在关系，完成张量重构；碳排放组合预测，将预测结果进行加和得到未来碳排放量。将媒体信息与历史碳排放数据相结合，进行情感分析，结合搜索频次和历史碳排放量构建一个三维张量，以补充时间序列历史数据，避免有价值信息的遗失，提高预测性能。
一种基于多源异构张量数据组合排放预测方法

[发明专利]预测海面溢油轨迹的物理知识与数据混合驱动的预测算法-CN202310416873.X有效
发明人：徐小峰;刘智厅;刘文志;齐鹏;邓忆瑞 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明属于轨迹预测领域，具体涉及预测海面溢油轨迹的物理知识与数据混合驱动的预测算法，步骤包括：步骤一：对元胞自动机理论进行梳理和理论分析；步骤二：确认影响因素，为规则设立建立基础，对结果进行补充修正；步骤三：对影响因素进行融合，构建改进后的预测模型，计算预测结果；步骤四：分析所使用的入参，确定预测模型，计算预测模型预测值；步骤五：对计算的结果进行汇总分析，构建混合驱动下的预测模型；步骤六：对数据进行量纲一致和网格统一，将物理知识与数据进行混合驱动；步骤七：通过运算，得到溢油轨迹预测结果，以已有的混合智能系统为框架，利用包含物理先验知识的模型协助解决数据驱动进行溢油轨迹预测，提高预测效率和精度。
预测海面溢油轨迹物理知识数据混合驱动算法

[发明专利]一种考虑三维装箱问题的车辆路径规划方法-CN202310347524.7在审
发明人：徐小峰;魏志飞;王一静;邓忆瑞 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06Q10/0835 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑三维装箱问题的车辆路径规划方法，包括基于ALNS算法生成初始的车辆路径规划方案，确定货物车辆的对应关系和车辆的装箱顺序，设置约束条件使得所得路径规划方案为DPDPT可行解，满足车辆时间窗、载重等运输约束；应用树搜索算法生成各路径方案下各车辆对应的装箱方案，确定各货物的具体摆放位置、摆放方向；若能生成对应的可行装箱方案，则输出配送方案；若不能生成对应的装箱方案，则筛选出存在问题的订单，将其插入到之后可行的车厢空间内，并返回到对车辆路径规划方案进行调整，直到生成可行的装箱方案。本发明有效降低物流运作成本，提高配送效率和客户满意度，提高了算法的求解质量和求解效率。
一种考虑三维装箱问题车辆路径规划方法