[发明专利]一种电线电缆加工废气组成变化检测方法在审
| 申请号： | 202310768021.7 | 申请日： | 2023-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN116933212A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 肖海麟;叶代启;付名利 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/27 | 分类号： | G06F18/27;G06F18/24;G06F18/15;G06N20/10 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林奕聪 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供一种电线电缆加工废气组成变化检测方法。该方法包括：收集各引线涂漆烘干工艺生产设备的工作参数数据以及引线涂漆烘干工艺加工废气数据；对各个引线涂漆烘干生产设备进行分类，并建立生产设备工作参数的数据库；将生产设备进行组合，确定设备组合产生的废气组成成分和含量；根据设备不同工作状态的工作参数，建立各生产设备工作参数数据模型；根据生产设备工作参数数据模型，预测在不同生产设备组合工作状态下工作参数；基于不同生产设备组合工作状态下工作参数和废气成分数据，建立引线涂漆烘干加工废气成分与工作参数的关系模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电线电缆 加工 废气 组成 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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- 本发明公开了一种基于贝叶斯优化支持向量回归的钻压随钻预测方法，包括收集钻井过程中的历史数据并进行整理；对整理后的历史数据进行归一化处理，建立预测模型；利用贝叶斯优化算法对预测模型进行优化；将钻压单点预测结果组合到历史数据进行连续预测。本发明可以实现对非线性的预测，并且有效减轻了模型的复杂度，其中高斯过程为代理的对贝叶斯中的非参数模型最为广泛，其中采集函数是确定下一评估点的重要依据，最后将钻压单点预测结果组合到历史数据进行连续预测。
- 一种加入VMD数据分解的STL-SARIMA-GRU功率预测方法-202310865133.4
- 陈滋健;陈晓娇;周君;何诗英;张秀青;杨天博;黄连生 - 安徽中科海奥电气股份有限公司
- 2023-07-13 - 2023-10-13 - G06F18/27
- 本发明提供了加入VMD数据分解的STL‑SARIMA‑GRU功率预测方法，该方案是基于LOESS进行季节‑趋势分解STL、季节性差分自回归移动平均模型SARIMA和门控循环单元GRU相组合的STL‑SARIMA‑GRU预测模型。预测模型流程包括：将原始信号分解为周期项、趋势项和残差项；将分解后的季节项数据序列送入到SARIMA网络中进行功率预测；将分解后得到的趋势项和残差项组合后送入GRU模型进行预测；最后再将两个部分的预测结果进行叠加重构获得整个数据的预测结果。本发明提出在将趋势项和残差项送入GRU预测前加入一个数据分解变分模态分解VMD的环节，避免因序列特征混叠或冗余而导致预测精度下降的问题，提高了整个预测模型的预测精度。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
- 基于数理统计分析的中小河流洪水预报方法及装置-202311146979.9
- 何用;丁武;王汉岗;杨滨;李东豪;赖倩玲;宋利祥;张炜;周姗;沈灿诚;李文;陈土明;姚帅;张文晴;王瑜;王珍 - 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
- 2023-09-07 - 2023-10-13 - G06F18/27
- 本发明涉及洪水预报领域，揭露一种基于数理统计分析的中小河流洪水预报方法及装置，所述方法包括：对降雨数据进行数据标准化处理，得到标准降雨数据，对水位数据进行数据标准化处理，得到标准水位数据；利用标准降雨数据计算中小河流域的降雨特征，并利用标准水位数据计算中小河流域的水位特征，构建中小河流域的降雨‑洪水关系矩阵；从降雨特征与标准水位数据中选取中小河流域的洪水预报因子；构建洪水预报因子与水位特征之间的关系模型，计算关系模型的损失值，基于损失值，利用关系模型确定中小河流域的洪水预报模型；基于洪水预报因子，利用洪水预报模型构建中小河流域的洪水预报结果。本发明可以在无辅助设备支撑时实现洪水作业预报。
- 一种关联事件建立约束参数的确定方法、介质及设备-202311147977.1
- 陈方博;房馨;龚腾飞;张恩瑞;张宏亮;刘鹏;潘欣;白蒙 - 建信住房服务有限责任公司
- 2023-09-07 - 2023-10-13 - G06F18/27
- 本发明涉及数据预测领域，特别是涉及一种关联事件建立约束参数的确定方法、介质及设备。包括如下步骤：获取目标区域对应的初始属性数据；对初始属性数据中的每一初始属性值进行数据标准化处理，得到目标区域对应的目标属性数据；将目标属性数据输入目标约束参数确定模块，得到目标区域对应的目标约束参数。本发明中通过第一数据处理可以调整第一目标属性中属性值的分布范围，进而使调整后的属性值的大小分布关系，与该属性值的大小对实际预测结果的影响大小的一致性提高。以进一步提高最终得到的目标约束参数的准确度。
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