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[发明专利]基于节气特征的土遗址温度预测方法-CN201810508671.7有效
发明人：朱明哲;苏小凡;钟璐;周贤达;肖瑞;齐悦;张心亮 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节气特征的土遗址温度预测方法，主要解决现有技术获取的土遗址温度预测结果存在较大相对误差、预测精确度低的问题。其实现步骤包括：1.提取土遗址温度数据的时间特征；2.提取土遗址温度数据的节气特征；3.由时间特征与节气特征求得温度数据的总特征；4.引入神经网络，利用土遗址温度数据的总特征及土遗址温度数据样本进行学习训练，得到土遗址温度预测的神经网络模型；5.通过得到的神经网络模型预测土遗址温度，获取其温度预测结果矩阵。本发明在年、日、时分秒特征的基础上，利用隶属度函数再加入节气特征来预测土遗址温度，从而降低了温度预测时产生的相对误差，提高了预测精确度。
基于节气特征遗址温度预测方法

[发明专利]基于灰色理论通过电机温度和负载对电机寿命预测的方法-CN202210480943.3在审
发明人：常九健;丁宇浩 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于灰色理论通过电机温度和负载对电机寿命预测的方法，包括：获取电机在不同温度下的工作寿命时长原始数据以及电机在不同负载下的工作寿命时长原始数据；建立电机温度预测寿命模型和电机负载预测寿命模型；对电机负载预测寿命模型的参数进行优化；得到综合预测数据序列；建立电机剩余寿命预测模型，输出下一序列数t+1下的电机剩余寿命预测值。本发明能够综合考虑多方面因素，同时可以克服数据获取困难的问题，进一步提高电机寿命预测的精度；本发明同时可以改善驾驶员检测电机状况的体验，实时监控电机的健康状况并实现自动调节，能够延长电机寿命的使用寿命。
基于灰色理论通过电机温度负载寿命预测方法

[发明专利]一种基于工况识别的烧结点火温度建模预测方法-CN202011361367.8有效
发明人：安剑奇;岑延卓;吴敏;杜胜 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于工况识别的烧结点火温度建模预测方法，包括以下步骤：采用FCM聚类的方法对点火过程的多工况进行聚类，确定工况类别；对确定的工况类别进行DBI指标计算，确定烧结点火过程的工况数；基于聚类后得到的不同组实际数据，搭建确定的每种特定工况下的点火温度预测模型PSO‑Elman，本发明克服了点火过程工况变化时单一预测模型精度变差的缺陷，能够根据实时反馈数据判断点火过程工况是否发生改变，若发生改变，则可识别出当前工况并切换到相应的预测模型进行预测，保证了长时间尺度各种工况条件下点火温度都能被最适合的PSO‑Elman预测模型所预测，从而保持长期高效的预测精度。
一种基于工况识别烧结点火温度建模预测方法

[发明专利]电池加热时间预测方法、系统、车辆及存储介质-CN202310645146.0在审
发明人：王永超;荣常如;谷文博;汪帆;刘雨霞 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池加热时间预测方法、系统、车辆及存储介质，其中，电池加热时间预测方法包括：获取计算参数，其中，计算参数包括：电池受热面积、电池当前温度、电池目标温度、车速、入水口温度、环境温度和加热功率；利用加热时间预测模型对计算参数进行分析，得到加热时间，其中，加热时间预测模型中包括计算参数与加热时间的对应关系，加热时间预测模型基于样本数据集训练得到。
电池加热时间预测方法系统车辆存储介质

[发明专利]一种阴极开放式燃料电池温度预测控制系统及方法-CN201910378735.0有效
发明人：王亚雄;张博;陈锦洲;林飞;王安宁 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： H01M8/04007 文献下载
摘要：本发明涉及一种阴极开放式燃料电池温度模型预测控制系统，其特征在于：所述系统包括模型预测控制器、PWM直流电机调速器、温度传感器、阴极开放式燃料电池、电机和风扇；所述温度模型预测控制器根据温度传感器采集的阴极开放式燃料电池的实时温度，预测下一时刻电池温度，并输出风扇电压的占空比至PWM直流电机调速器；所述PWM直流电机调速器根据风扇电压的占空比，通过控制电机转速从而控制风扇转速。本发明实现了阴极开放式燃料电池的温度预测控制。
一种阴极开放式燃料电池温度预测控制系统方法

[发明专利]基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的机械式温度仪表误差预测方法-CN201510796085.3在审
发明人：叶永伟;陆俊杰;王永兴;钱志勤;杨超 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2015-11-18 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G01K15/00 文献下载
摘要：一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的机械式温度仪表误差预测方法，包括以下步骤：(1)将测定机械式温度仪表的特征参数作为模型输入，采样获得仪表的误差值和误差变化率作为模型输出；(2)对原始温度误差数据进行预处理；(3)选取高斯径向基核函数作为最小二乘支持向量机模型的核函数；(4)采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数组合进行寻优；(5)构建基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的机械式温度仪表误差预测模型；(6)输入数据集利用训练得到的模型进行预测；(7)将温度仪表误差预测结果和实际温度误差进行对比，分析温度误差值以及温度误差变化率的变化趋势。
基于遗传算法优化最小支持向量机械式温度仪表误差预测方法

[发明专利]多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测方法-CN201911024388.8在审
发明人：程淑红;栗子豪;张典范;张仕军;张丽 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测方法，包括以下步骤：选取多个变量，每个变量按照一定时间段内的时间序列作为模型输入；对多个变量进行归一化处理，构建多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测模型的输入层；初步建立模温预测模型；确定初始参数，进行无监督的前向训练；采用误差修正算法进行反向微调，优化权值w和偏置b；利用训练好的模温预测模型进行低压铸造模具温度实时预测。本发明解决了多个变量与模具温度之间时延问题，避免了计算各变量与模具温度之间时延的工作，降低了多变量数据所需的运算量，同时提高了模具温度预测的精确度。
多变时间序列深度信念网络低压铸造预测方法

[发明专利]一种竖炉生产控制方法-CN202310137381.7有效
发明人：周建良;张永强;刘伟;钟智敏 -专利权人：科大智能物联技术股份有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： F27B1/26 文献下载
摘要：本发明竖炉生产工艺领域，公开了一种竖炉生产控制方法，通过煤气流量预测模型和烟罩温度预测模型分别预测初始的煤气流量、烟罩温度，并输入至PID控制模型中，得到空气管道、煤气管道以及冷却风管道的阀门开度，能够将竖炉燃烧室连续燃烧的温度控制在温度控制的下界，通过燃烧室温度和冷却风流量的控制，确保成品球的返矿率。
一种生产控制方法

[发明专利]地热高温异常区域预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211294315.2在审
发明人：董庆;赵文博;邵芸;卞小林 -专利权人：中科卫星应用德清研究院
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种地热高温异常区域预测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待预测区域对应的大气参数和归一化指数，根据所述大气参数反演得到地表温度；根据所述待预测区域、所述大气参数、所述归一化指数及随机森林算法，构建地表温度模拟模型，确定所述地表温度模拟模型对应的校正地表温度；根据包含所述校正地表温度的高温异常诱发因子，确定所述待预测区域的高温异常预测结果。本发明解决了现有地热高温异常预测不准确的技术问题。
地热高温异常区域预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种导线接头温度预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211453984.X在审
发明人：龙玉江;李洵;陈卿;舒彧;葛松;李巍;方曦;郝越峰;田月炜 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种导线接头温度预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对历史测量的目标导线表皮温度、环境湿度、环境温度以及接头温度目标导线接头进行预处理，得到目标导线的历史参数集；对目标导线的历史数据集进行时序分析，得到导线接头温度预测模型；获取当前导线表皮温度、环境湿度以及环境温度；将当前导线表皮温度、环境湿度以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述导线接头温度预测模型，得到预设时段导线接头温度预测结果。从而实现对导线接头温度的精确预测，避免了导线接头出现熔断等情况。
一种导线接头温度预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种不同温度下PDC钻头岩石可钻性级值预测方法及装置-CN201710231415.3有效
发明人：张辉;王昊;苗侠 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2017-04-11 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种不同温度下PDC钻头岩石可钻性级值预测方法及装置，方法包括：测定不同种类的岩石样本在不同预设温度下的PDC钻头可钻性级值及实验初始温度下的声波时差；根据PDC钻头可钻性级值建立PDC钻头可钻性级值与岩石温度模型；根据岩石声波时差、PDC钻头可钻性级值建立PDC钻头可钻性级值与声波时差模型；根据PDC钻头可钻性级值与岩石温度模型、PDC钻头可钻性级值与声波时差模型确定PDC钻头可钻性级值预测模型；根据钻井作业中的岩石温度、声波时差数据及PDC钻头可钻性级值预测模型预测岩石的PDC钻头可钻性级值。本发明利用钻井现场的声波测井和地温资料直接预测岩石在不同温度下的PDC钻头可钻性级值，简单快捷，适合实际工程应用，提高了钻井效率。
一种不同温度 pdc 钻头岩石可钻性预测方法装置

[发明专利]一种室内温湿度的预测方法及系统-CN201810051897.9在审
发明人：刘婉笛 -专利权人：四川斐讯信息技术有限公司
申请日： 2018-01-19 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： F24F11/64 文献下载
摘要：本发明提供了一种室内温湿度的预测方法及系统，其方法包括：S1采集不同热区的历史样本数据；所述历史样本数据包括：室内历史温度数据、室内历史湿度数据、室外历史温度数据、室外历史湿度数据、室内设备的能耗；S2建立关于温湿度的多阶基础预测模型；S3根据所述历史样本数据，计算所述多阶数基础预测模型的目标阶数，得到具有所述目标阶数的进阶预测模型；S4使用所述历史样本数据训练所述进阶预测模型，得到最终的目标预测模型；S5根据当前样本数据及所述目标预测模型，预测得到目标温湿度数据。本发明实现对室内温湿度的预测，其预测成本低，预测结果准确。
历史样本数据室内预测历史温度数据基础预测目标预测湿度数据预测模型阶数进阶室外温湿度数据室内设备样本数据预测结果多阶数多阶热区能耗采集

[发明专利]利用实测温度预测混凝土坝位移置信区间的方法-CN202310281765.6在审
发明人：王少伟;隋旭鹏;刘毅;顾昊;徐波;夏群 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用实测温度预测混凝土坝位移置信区间的方法，包括：从坝体的所有有效温度测点的实测温度时间序列中，选取具有表征性的实测温度时间序列；对所有具有表征性的实测温度时间序列进行正交试验设计，得到多个实测温度因子组合；将各个实测温度因子组合分别结合水压分量和时效分量建立SVM模型；基于各时刻多个SVM模型的位移预测值的分布规律，按照所需要的保证率，计算特征值；根据特征值得到实测温度荷载表征不确定影响下的混凝土坝位移预测置信区间本发明筛选有表征性的实测温度时间序列，基于SVM建立正交试验抽样的机器学习模型，统计实测温度变形因子不确定下多模型预测值的分布规律，预测结果更符合位移置信区间的因果机理。
利用实测温度预测混凝土位移置信区间方法

[发明专利]模型训练方法、齿轮箱的温度预测方法、装置及介质-CN202310846467.7在审
发明人：时培昕;宋晓飞;姚艳华 -专利权人：北京寄云鼎城科技有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及轨道交通技术领域，具体提供一种模型训练方法、齿轮箱的温度预测方法、装置及介质，旨在解决如何准确地预测齿轮箱的温度的问题。为此目的，本发明采集列车的多个齿轮箱的历史温度数据，并确定对每个齿轮箱存在影响其他齿轮箱，基于每个齿轮箱和存在影响的其他齿轮箱的历史温度数据对对应的线性回归模型进行训练，从而获得训练好的线性回归模型，基于训练好的线性回归模型可以获得齿轮箱当前温度预测值，从而实现对齿轮箱当前温度的预测。能够基于对齿轮箱存在影响其他齿轮箱的温度，对当前齿轮箱的当前温度进行预测，准确地反应出齿轮箱的准确温度，避免齿轮箱上的温度传感器等检测设备存在故障时导致影响列车正常运行的问题。
模型训练方法齿轮箱温度预测装置介质

[发明专利]电池组容量预测方法及相关设备-CN202211113456.X在审
发明人：幸云辉;陈熙 -专利权人：深圳市正浩创新科技股份有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种电池组容量预测方法及相关设备，所述方法包括：获取电池组的运行数据、所述运行数据对应的运行温度以及预设的标定温度；根据所述运行温度和所述标定温度对运行数据进行温度校准，得到目标数据；将目标数据输入经过训练的容量预测模型，得到所述电池组的目标容量预测值。本申请在进行容量预测之前，先对运行数据进行温度校准，得到目标数据。然后，再结合目标数据和经过训练的容量预测模型进行容量预测，从而在一定程度上提高了对电池组容量的预测精度。
电池组容量预测方法相关设备