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[发明专利]一种元学习建模方法及装置、电子设备、存储介质-CN202011342886.X在审
发明人：张发恩;田贵成 -专利权人：创新奇智（广州）科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种元学习建模方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：针对每一历史数据，基于待处理数据的多维度场景信息与历史数据的多维度场景信息，确定待处理数据与历史数据之间的场景相似度评分；针对每一历史数据，基于待处理数据的数据统计特征与历史数据的数据统计特征，确定待处理数据与历史数据之间的数据相似度评分；针对每一历史数据，根据历史数据对应的场景相似度评分和数据相似度评分，计算待处理数据与历史数据之间的综合相似度评分；选择综合相似度评分最高的历史数据对应的机器学习建模流程，对待处理数据进行建模。本申请可显著提高元学习建模的效果，降低机器学习建模成本。
一种学习建模方法装置电子设备存储介质

[发明专利]面向MSWI过程多模态数据驱动预测模型的仿实时验证平台-CN202210189264.0在审
发明人：汤健;王天峥;夏恒;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向MSWI过程多模态数据驱动预测模型的仿实时验证平台，包括多模态历史数据同步子系统和多模态历史数据驱动建模子系统；多模态历史数据同步子系统包括过程数据与图像同步设备、历史数据实时发布设备、左炉排火焰实时播放设备和右炉排火焰实时播放设备；多模态历史数据驱动建模子系统包括历史数据实时接收模块、火焰图像实时采集模块和多模态历史数据驱动预测模型模块，多模态历史数据驱动预测模型模块同步采集得到的多模态历史数据时间并将其作为预测模型输入本发明设计了仿实时验证平台结构，建立了多模态数据驱动预测模型，为MSWI过程离线多模态数据驱动预测模型提供了可靠的工程化验证环境。
面向 mswi 过程多模态数据驱动预测模型实时验证平台

[发明专利]一种城市停车的停车饱和度和趋势预测确定方法及装置-CN202310393545.2在审
发明人：闫军;蒋盛飞 -专利权人：智慧互通科技股份有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及城市停车的停车饱和度和趋势预测确定方法及装置，该方法包括通过车位采集设备采集每个停车场的历史数据，将获取所有停车场的历史数据进行汇总，并对汇总的每个历史数据进行数据预处理；从获取的历史数据中提取出趋势特征，结合外部特征进行特征综合分析；在数据预处理后，采用ARIMA时间序列分析模型对历史数据进行建模；利用ARIMA时间序列分析模型对建模后的建模结果指标进行停车结果预测；
一种城市停车饱和度趋势预测确定方法装置

[发明专利]一种基于二次电气回路的变电站保护屏柜可视化建模方法-CN202110556841.0在审
发明人：朱永乐;车鹏;李栋;张轩;王静涛;黄昌军;张亚军;贾杰;邹晓;王欣;高威;赵思媛;段建铎;苏亚萍;孟凡博;王波;何娟;苏小军;毛金福;滕晓雷;崔宸;石彬彬 -专利权人：江苏核电有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二次电气回路的变电站保护屏柜可视化建模方法，变电站控制技术领域，包括：获得与建模元素相关的历史数据库；获取与建模元素相关的特征数据库；通过特征数据库中的特征指标数据以及历史数据库中的历史数据进行可视化建模，获取可视化模型；配置特征指标数据和计算模型计算结果数据的数据ID，配置历史数据库中需要存储的历史数据及存储时间粒度；对可视化展现方式进行配置，将特征指标数据和计算模型输出结果关联到可视化模型上，形成多个主题图本发明实现了变电站保护屏柜的可视化，为后续基于二次电气回路的变电站的实施和运维提供可靠的数据依据。
一种基于二次电气回路变电站保护可视化建模方法

[发明专利]一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置-CN202111647721.8在审
发明人：张磊;胡佳杰;孙一凫 -专利权人：博锐尚格科技股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： F28F27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置。该方法包括：获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；删除所述历史数据集合中的异常数据；删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据可见，本发明建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。
一种制冷系统策略模型数据筛选方法装置

[发明专利]一种资源分配的方法及服务器-CN201610327386.6有效
发明人：岳亚丁;熊祎;梁宇;庄广安;邱志勇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-05-17 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L12/911 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种资源分配的方法，包括：获取第一历史数据，根据第一历史数据建模得到第一预估模型，第一预估模型用于表征服务器为终端提供服务得到的反馈结果与资源的预测关系，该第一历史数据为与第一预估模型构建相关的全量数据；获取第二历史数据，根据第二历史数据和第一预估模型建模得到第二预估模型的过程中，持续检测基于第二预估模型得到的数据输出结果是否满足预设策略，该第二历史数据为与第二预估模型构建相关的近期；直至检测到基于第二预估模型得到的数据输出结果满足预设策略时，停止对第二预估模型的建模，得到实际运用于资源配比的第二模型；根据第二模型进行实际资源配比的处理。
一种资源分配方法服务器

[发明专利]一种电力负荷时间序列大数据智能建模与预测方法-CN201910043089.2有效
发明人：刘辉;于程名;吴海平;尹恒鑫;刘泽宇;陈浩林 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷时间序列大数据智能建模与预测方法，对电力负荷时间序列历史数据进行小波分解，将电力负荷时间序列历史数据分解为电力负荷高频时间序列历史数据和低频时间序列历史数据，然后对所有时间序列进行集成化处理，对时间序列进行聚类，对每种聚类类别的时间序列基于Elman神经网络建立负荷预测模型，最后对预测的分解后的电力负荷进行重构，完成对电力负荷时间序列的智能建模，从而实现对不同特征的电力负荷进行高效、智能预测
一种电力负荷时间序列数据智能建模预测方法

[发明专利]构建模型的方法和装置以及异常数据的检测方法和装置-CN201711375240.X在审
发明人：张光磊;刘源 -专利权人：新疆金风科技股份有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种构建模型的方法和装置以及异常数据的检测方法和装置，以基于数据的关联性构建状态转移模型及实现异常数据的检测。所述构建状态转移模型的方法包括获取历史数据，所述历史数据包含相互之间具有关联性的多组数据；对所述历史数据进行降维；以及利用所述历史数据的降维结果构建状态转移模型。
构建模型方法装置以及异常数据检测

[发明专利]一种亚磷酸二甲酯关键工艺参数的预警定位方法及系统-CN202110591042.7在审
发明人：马晓华;吴玉成;张扬;楼云霄 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种亚磷酸二甲酯关键工艺参数的预警定位方法及系统，包括：选取影响酯化反应温度、酯化真空度两个关键工艺参数的设备，基于选取的设备在亚磷酸二甲酯生产线上的关联位号采集历史数据；对采集到的历史数据进行数据清洗；根据清洗后的历史数据划分工况，将不同工况下的历史数据保存到样本库中；建立时序性机器学习模型，根据样本库对时序性机器学习模型进行训练；通过训练好的时序性机器学习模型对酯化反应温度、酯化真空度进行预测，根据预测结果对酯化反应温度本发明能够快速利用历史数据构建具有学习能力的时序性机器学习模型，克服机理建模过程耗时较久、建模过程复杂等问题。
一种磷酸二甲关键工艺参数预警定位方法系统

[发明专利]基于全生命周期的大数据实时建模方法及系统-CN201910854828.6有效
发明人：范长春 -专利权人：深圳市华成峰科技有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请涉及基于全生命周期的大数据实时建模方法及系统，其中，所述大数据实时建模方法包括以下步骤：采用历史数据建立模型池；接收实时数据，验证所述模型池；在验证通过时，根据所述模型池输出所述实时数据的挖掘结果上述实时建模方法，通过模型池及其验证，将历史数据及实时数据有机地结合起来，当验证通过即模型池适用时，根据模型池输出实时数据的挖掘结果，对全行业都适用，能够满足用户对企业级大数据进行分析和挖掘的需求，而且配置具体方案非常灵活，还能够自行根据实时数据转成历史数据的变化，保证了高度的扩展性。
基于生命周期数据实时建模方法系统

[发明专利]一种基于多维数据的肖像建模方法和装置-CN201810904493.X有效
发明人：宋扬;刘尚;赵隽;纪雨杉 -专利权人：北京首钢自动化信息技术有限公司
申请日： 2018-08-09 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多维数据的肖像建模方法和装置，通过所述方法包括：获得用户历史数据；清洗所述历史数据，将所述历史数据分为行为数据和文本数据；对所述行为数据进行带权均值漂移算法进行聚类，获得第一结果；对所述文本数据进行分词处理和特征加权处理；训练分类器，对所述分词处理和特征加权处理后的文本数据进行分类器分类，获得第二结果；根据所述第一结果和所述第二结果，生成标签值；根据所述标签值，更新或输出肖像数据。解决现有技术中历史数据维度较多时会影响肖像建模的技术问题，达到了通过对用户的多维历史消费数据进行预处理和数据挖掘，形成相应量化标签，多维度的标签数据通过进一步数学分析得到用户的肖像的技术效果。
一种基于多维数据肖像建模方法装置

[发明专利]一种刀具寿命动态预测方法-CN202210299596.4有效
发明人：褚福舜;宋戈;郭国彬;刘宽;申俊;龚皓宁;舒建国 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明涉及刀具寿命预测领域，公开了一种刀具寿命动态预测方法，包括如下步骤：S1确定影响刀具寿命的特征并采集相关的信息数据，得到历史数据，将历史数据进行标准化处理；S2将历史数据进行相关性分析，删除相关性在临界范围内的特征；S3将特征进行主成分分析，对历史数据进行降维并简化，得到建模数据；S4使用梯度提升回归树对建模数据进行训练，建立刀具寿命预测模型；S5根据建模数据的特征采集实时数据，将实时数据进行标准化处理后输入刀具寿命预测模型，输出得到刀具寿命；本发明的一种刀具寿命动态预测方法，通过对影响刀具寿命的信息数据进行优化，建立完善的刀具寿命预测模型，进一步提高了刀具寿命预测的准确率。
一种刀具寿命动态预测方法

[发明专利]基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法-CN202210713062.1在审
发明人：施敏达;慈松;胡景博;王子毅;仲立军;张从佳;王征;陈爱琢;唐锦江;陈悦;陆竑;周杨林;张腾;张明;金艳;谢知非;俞涯;刘智全;周浩;王运方;赵俊;许明敏;顾君佳;沈昊骢;任宝平;黄震宇;吴媖;杜斌;徐晨;赵彦旻;胡喆 -专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;嘉兴恒创电力集团有限公司华创信息科技分公司;山东云储新能源科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，包括以下步骤：S1，采集样本数据并对样本数据进行历史数据校验；S2，设置SPM参数并进行数据预处理解决了现有的电池模型不能准确追踪电池的荷电状态并估计其寿命的问题，本发明中，采集样本数据并筛选后，完成历史数据校验，经过校验后的数据再由SPM验证后用以建立映射模型，最终替换SPM建立模型，本发明的方法大大提升了模型准确性
基于历史数据校验改进粒子电化学模型建模方法

[发明专利]预测隧道挤压变形的建模及分析方法、设备和存储介质-CN201711422632.7在审
发明人：孙炀;冯现大;杨令强;蒋伟 -专利权人：济南大学
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种预测隧道挤压变形的建模及分析方法、设备和存储介质。建模方法，包括以下步骤建立隧道挤压变形历史数据集，所述历史数据集选自历史案例，并包括描述所述数据的用作训练库参数的多个特征；对所述历史数据集进行参数优化得到优化数据库；以隧道挤压变形程度作为分类标准，利用所述优化数据库进行多分类
预测隧道挤压变形建模分析方法设备存储介质

[发明专利]一种基于分布式光伏出力预测方法-CN202210006942.5在审
发明人：向东旭;刘庆节;吴丹;商振东;何强;季柳青;周毅;聂壤;李明阳;钱敏 -专利权人：国网浙江省电力有限公司常山县供电公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：为了克服现有技术对光伏发电出力进行预测的准确度不高，工作量较大的问题；本发明采用如下步骤：获取历史数据，选取有效历史数据；对有效历史数据进行分类；选取最优天气状态集合；进行建模预测。优点是提高了预测的精度；利用历史数据记录中提取的样本空间距离和出力曲线信息，实现了对历史数据的准确分类，保证了现有历史数据的可用性；预测效果中引入均方根误差RMSE与平均相对误差值MAE，以弥补预测效果的缺陷
一种基于分布式出力预测方法

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