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[发明专利]一种多模态融合的燃料电池系统性能衰减预测方法-CN202210579312.7在审
发明人：袁浩;戴海峰;魏学哲 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态融合的燃料电池系统性能衰减预测方法，包括：S1、获取能够描述燃料电池系统性能衰减的性能指标时序数据；S2、对性能指标时序数据采用自适应的数据分解方法进行模态分解得到多个模态量；S3、对各个模态量分别构建用于模态量预测的预测模型，训练所述的预测模型；S4、将燃料电池历史实测性能指标时序序列采用所述的自适应的数据分解方法进行模态分解并将各模态量输入至对应的预测模型得到各模态预测值；S5、将各模态预测值进行融合得到性能指标预测值，基于性能指标预测值确定燃料电池的衰减情况。与现有技术相比，本发明能够有效学习燃料电池系统运行过程中的各种扰动对动态衰减的影响，具有较高的预测精度。
一种多模态融合燃料电池系统性能衰减预测方法

[发明专利]一种路面性能的预测方法及系统-CN201810133490.0有效
发明人：潘玉利;杨屹东;常成利 -专利权人：中公高科养护科技股份有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种路面性能的预测方法及系统，包括：将每年的历史路面性能指标的最大值、最小值、均值和标准差分别进行拟合，得到最大值的第一回归方程、最小值的第二回归方程、均值的第三回归方程和标准差的第四回归方程；根据回归方程分别计算得到待预测年的路面性能指标的最大值、最小值、均值和标准差；根据待预测年的标准差和均值，得到待预测年的路面性能指标的概率密度函数；获取待预测年的最大值和最小值限定的分布区间；根据待预测年的概率密度函数，计算得到分布区间内的每一单元分布区间对应的路面性能指标的分布概率；将最大的分布概率的单元分布区间对应的路面性能指标的值作为待预测年的路面性能指标的预测值。本发明预测结果较准确。
一种路面性能预测方法系统

[发明专利]基站节能唤醒方法和装置、计算机装置和存储介质-CN202110210472.X在审
发明人：李力卡;赖琮霖;张慧嫦;蔡凤恩;刘心唯;何忠江;武巍;刘翼;罗钢;王昆;马泽雄;王谦;王峰;王敏;张家铭;余淼 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：该基站节能唤醒方法包括：预测深度节能小区与共覆盖小区的关键性能指标数据；监测深度节能小区与共覆盖小区的实际关键性能指标数据；对实际关键性能指标数据和预测关键性能指标数据进行偏离度分析；在实际关键性能指标数据的偏离度超出预定范围的情况下本公开通过AI预测本小区和基础小区的未来连续周期的KPI数据，可以及时、精准、安全、自动地实现深度节能的自动唤醒。
基站节能唤醒方法装置计算机存储介质

[发明专利]小区预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210015848.6在审
发明人：王立群;李曌星;孟庆军;柴杰 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供的一种小区预测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：将待测小区的网络关键性能指标作为投诉预测模型的输入，获得投诉预测模型输出的预测结果进而实现投诉小区预测。本申请将历史投诉记录中的投诉级别和投诉现象映射为投诉标识，根据历史投诉记录中投诉地址匹配距离最近的小区以及根据投诉日期匹配网络关键性能指标最差的小区，明确定位与用户投诉关联的投诉小区及网络关键性能指标，生成网络关键性能指标为特征值，投诉标识为标签值的数据集，使用机器学习算法进行训练，得到预测模型，进而根据待测的网络关键性能指标可准确预测潜在投诉小区，有利于针对性的优化潜在投诉小区的网络质量，提高用户满意度
小区预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]云原生资源动态预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011373082.6在审
发明人：叶可江;陈文艳;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本申请实施例属于信息技术领域，涉及一种云原生资源动态预测方法，包括基于皮尔森相关系数对获取到的待预测资源数据以及性能指标数据进行相关度排序，得到待预测资源数据以及性能指标数据之间的相关性关系；基于相关性关系定义相关度阈值；将大于或等于相关度阈值的性能指标数据作为性能指标时序数据；将性能指标时序数据进行横向数据扩展，得到训练数据以及测试数据；将训练数据输入至构建好的时序神经网络模型中进行训练，得到训练好的时序神经网络预测模型；将测试数据输入时序神经网络预测模型中进行预测操作，得到资源预测结果。本申请还提供一种云原生资源动态预测装置、计算机设备及存储介质。本申请能够降低预测复杂度，提高预测准确性。
原生资源动态预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的门窗静音检测方法-CN202110939614.6有效
发明人：张林志 -专利权人：沭阳县源美装饰材料有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法首先获取待检测的隔音材料的影响指标，该影响指标包括填充率、密度和开孔率。根据待检测的隔音材料的所属类别匹配批量性能指标网络；将影响指标输入批量性能指标网络得到预测隔音性能指标。获取超过预设阈值的预测隔音性能指标，调节每个影响指标，根据调节后的每个影响指标和对应的隔音性能指标得到每个影响指标的调节趋势。本发明利用网络训练，将性能相似的隔音材料批量处理，达到了消除抽样检测的不准确性的目的。
一种基于人工智能门窗静音检测方法

[发明专利]一种板材性能的预测方法及装置-CN201910626875.5有效
发明人：孙茂杰;李福存;王苏扬;姜跃文;刘小华 -专利权人：江苏金恒信息科技股份有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种板材性能的预测方法及装置。所述方法包括：获取待预测板材的生产数据，针对任一类型的性能指标，根据性能指标的类型，以及预先存储的性能指标的类型与预测模型的对应关系，确定多个候选预测模型，进而根据多个候选预测模型以及预先设置的候选预测模型的权重值，确定组合模型，以及将待预测板材的生产数据输入组合模型中，得到性能指标对应的预测性能数据。采用上述方法对板材进行性能预测时，一方面能够减少频繁取样的操作步骤，缩短等待性能检测的时间，进而可以加快生产节奏，提高生产效率；另一方面，该方法综合考虑了多个预测模型，从而能够进一步提高板材性能的预测准确率
一种板材性能预测方法装置

[发明专利]交通工具辅助电气系统的性能检测方法及装置、终端-CN201910655325.6在审
发明人：张海峰;周博;赵忠;高磊 -专利权人：上海杰之能软件科技有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：一种交通工具辅助电气系统的性能检测方法及装置、终端，方法包括：从交通工具辅助电气系统正常运行产生的历史数据中获取多个样本数据，其中，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；利用性能指标影响因素信息及关联的性能指标值，训练得到性能检测模型；获取预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；基于待检测数据内的性能指标影响因素信息和性能检测模型，计算得到性能指标期望值；计算待检测数据内的性能指标值与性能指标期望值的偏差值，基于偏差值判断交通工具辅助电气系统在预设时间段内的性能是否出现异常。本发明技术方案可以对辅助电气系统进行性能预测与检测。
交通工具辅助电气系统性能检测方法装置终端

[发明专利]交通工具牵引变压器冷却系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端-CN201910402973.0在审
发明人：赵忠;梁俊;张海峰 -专利权人：上海杰之能软件科技有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种交通工具牵引变压器冷却系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端，方法包括：从交通工具牵引变压器冷却系统的历史运行数据中获取多个样本数据，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；利用性能指标影响因素信息及关联的性能指标值，训练得到性能检测模型；获取预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；基于待检测数据内的性能指标影响因素信息和性能检测模型，计算期望性能指标值；计算待检测数据内的性能指标值与期望性能指标值之间的偏差值，并基于偏差值判断所述交通工具牵引变压器冷却系统的性能。通过本发明的方案，能够对交通工具牵引变压器冷却系统进行预测和检测。
交通工具牵引变压器冷却系统性能检测方法装置存储介质终端

[发明专利]一种网络设备性能监控方法及网络管理系统-CN201110430349.5无效
发明人：单建业;刘武升;王明昭;石国章;刘涛;赵浩然;邓小红 -专利权人：中国移动通信集团青海有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2011-12-20 - 公布日： 2013-06-26 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络设备性能监控方法及网络管理系统，该方法包括：网络管理系统周期采集网络设备的KPI性能指标数据；将采集到的KPI性能指标数据按照设定的时间窗口进行汇总，得到各时间窗口的KPI性能指标数据汇总值；利用线性回归算法模型，并根据当前时间窗口之前的N个时间窗口的KPI性能指标数据汇总值，预测包括当前时间窗口在内的未来N个时间窗口的KPI性能指标数据；判断所述未来N个时间窗口的KPI性能指标数据是否超过设定告警阈值本发明可实现根据KPI性能指标历史数据进行预警。
一种网络设备性能监控方法网络管理系统

[发明专利]一种基于性能预测的产品概念性能评价方法-CN201610069105.1在审
发明人：宫琳;张子健;唐圣;谢剑;阎艳;刘扬;傅杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2016-02-01 - 公布日： 2016-07-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于性能预测的产品概念性能评价方法，能够以定量的方式对新产品概念方案进行评价，最大的限度利用已有的历史产品设计信息支持方案评价。包括以下步骤：第一步：确定作为评价标准的性能指标，并确定各性能指标的权重；第二步：分析历史产品设计信息，确定各性能指标的关键设计参数；第三步：采用支持向量回归方法对历史产品设计信息进行分析，利用关键设计参数建立相应性能指标的预测模型；第四步：以新产品概念方案的关键设计参数值作为SVM预测模型的输入，对方案的各性能值进行预测；第五步：根据各概念方案的性能指标预测值，利用VIKOR方法首先定义理想方案和负理想方案，然后以折中规划法为核心
一种基于性能预测产品概念评价方法

[发明专利]网络性能预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210255802.1在审
发明人：李高盛;常世元;张斌;李玉诗;徐溪明 -专利权人：大唐移动通信设备有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本公开提出了一种网络性能预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域。具体实现方案为：获取目标网络性能指标对应的指标特征，指标特征中包括多个时段下至少一个目标小区的目标网络性能指标对应的参考值；获取至少一个目标小区的排序特征，其中，排序特征用于指示至少一个目标小区在指标特征中的排序；将指标特征与排序特征进行融合，以得到融合特征；采用指标预测模型对融合特征进行指标值预测，以得到多个时段之后的目标时段下至少一个目标小区的目标网络性能指标对应的预测值。由此，基于深度学习技术，预测得到多个时段之后的目标时段下至少一个目标小区的目标网络性能指标对应的预测值，可以提升预测结果的准确性和可靠性。
网络性能预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]针对汽车空调的数据指标预测方法及系统-CN202211038039.3在审
发明人：陶林 -专利权人：泰铂（上海）环保科技股份有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的针对汽车空调的数据指标预测方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，对于目标时间周期包括的多个历史时间值中的每一个历史时间值，提取到目标汽车空调在该历史时间值下具有的多种历史空调性能指标参数；采用已经更新完成的目标数据指标预测神经网络，对多个历史时间值分别对应的多种历史空调性能指标参数进行分析处理，以输出目标汽车空调对应的目标空调性能预测结果；提取到在当前时间下目标汽车空调具有的多种目标空调性能指标参数，基于多种目标空调性能指标参数和目标空调性能预测结果，得到对应的目标空调性能融合结果。基于上述内容，可以在一定程度上提高汽车空调的数据指标预测的可靠度。
针对汽车空调数据指标预测方法系统

[发明专利]一种基于关键性能指标的柴油机气缸分层故障诊断方法-CN201811471865.0有效
发明人：杨莹;张瑀涵;李鹤;何志晨;刘瑞杰 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-12-04 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于关键性能指标的柴油机气缸分层故障诊断方法，基于数据驱动，建立反映气缸健康状态的关键性能指标；构建关键性能指标预测器；通过分层诊断机制对柴油机气缸组件进行分层故障诊断；包括：建立气缸关键性能指标，包括设备层气缸组件磨损综合指标和部件层各个气缸的磨损指标；对历史数据进行建模，建立基于可测过程变量的关键性能指标的预测器；将待诊断数据输入预测器，进行分层故障诊断。
一种基于关键性能指标柴油机气缸分层故障诊断方法

[发明专利]一种虚拟机热迁移方法及系统-CN202211515715.1在审
发明人：吴文昊;吴健;张帆;霍欣莉;张谋泉;王庆兆 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本申请涉及一种虚拟机热迁移方法及系统，该方法包括：根据迁移算法个数N以及热迁移性能指标个数M，构建一个包含M*N个子模型的预测模型；对预测模型的各子模型分别进行训练，以使预测数据输入训练后的预测模型后，各子模型分别输出不同算法、不同性能指标下的预测值；将预测数据输入训练后的预测模型得到不同算法、不同性能指标下的预测值，并根据自定义性能指标需求对预测值进行筛选得到最优算法；根据最优算法完成热迁移过程。上述虚拟机热迁移方法及系统，能够通过预测常用迁移算法的虚拟机热迁移关键指标，选择出最佳的迁移算法进行执行，提高迁移效率，降低迁移开销。
一种虚拟机迁移方法系统