专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
专利下载VIP
公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
更多 »
专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果5个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于孪生支持向量机的短期电力负荷预测方法-CN201810413877.1有效
  • 翟莹莹;高若涵;吕振辽;敖志广;薛丽芳 - 东北大学
  • 2018-05-03 - 2021-09-24 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于孪生支持向量机的短期电力负荷预测方法,包括以下步骤:1)依据模型输入向量的格式制作样本数据集;2)对样本数据集的数据进行分类,一类用于参数优化,另一类用于测试;对参数优化的一类进行归一化预处理;3)对归一化预处理后的样本数据使用LBSA优化DW‑TSVR参数;4)采用基于LBSA参数优化的DW‑TSVR算法,结合用于测试的另一类样本数据进行DW‑TSVR模型的验证,计算短期电力负荷的预测结果。本发明将莱维飞行引入BSA算法的飞行行为中,提出了LBSA算法,算法的寻优性能有明显的提高,同时算法的收敛速度也得到了一定的提升,因此本发明提出的基于莱维飞行的鸟群算法具有更优的性能。
  • 一种基于孪生支持向量短期电力负荷预测方法
  • [发明专利]一种基于RBF神经网络的大气污染物浓度预测方法-CN201810223633.7有效
  • 翟莹莹;李艾玲;吕振辽 - 东北大学
  • 2018-03-19 - 2021-09-10 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于RBF神经网络的大气污染物浓度预测方法,根据被预测地区的实际情况,将实验数据进行划分,针对大气污染物浓度数据进行预处理;使用MMOD改进的k‑means++算法求出聚类中心,并基于方差求取每个核函数宽度;对实验数据进行抽样,参与创建的RBF神经网络的数据子集为IOB,剩下未被抽到的为OOB袋外数据;对学习器进行评价,筛选出泛化误差最小的RBF神经网络,训练集成RBFNN模型;利用加权集成RBFNN算法,基于加权欧式距离,通过聚类中心、宽度、权值训练单个参数优化RBFNN,并应用到集成RBFNN上,对数据预测。本发明应用到大气污染物浓度预测上,大幅提高大气污染物浓度预测的精度。
  • 一种基于rbf神经网络大气污染物浓度预测方法
  • [实用新型]一种基于物联网的可视化温度监控装置-CN201120313074.2有效
  • 吕振辽;尹毅;金志彪;韩俊青 - 东北大学
  • 2011-08-25 - 2012-05-09 - G05B19/418
  • 本实用新型提供一种基于物联网的可视化温度监控装置,包括云台、摄像头、红外测温头、控制模块、GPS接口、电加热模块、探照灯和传输模块。本装置通过红外信号与可见光信号来进行变电站现场监控。红外测温头和摄像头以高精度电动云台为载体,进行全方位二维平面扫描,并将所测温度与时间传送到上位机。摄像头进行现场画面取证,并将录像及图像传送至上位机。当温度报警时,系统将摄像头调整到报警位置,并进行实时抓拍,工作人员根据报警信息进行现场维修。本实用新型采用温度监控与视频监控结合,减少了变电站由于温度等原因造成的电力事故,保障电力设备安全可靠运行,视频技术弥补了红外技术的不可见性,直观明了,二者相得益彰,互为补充。
  • 一种基于联网可视化温度监控装置

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top