“短期”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果15217个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法及系统-CN202310756940.2在审
发明人：李文英;杨高才;文明;罗姝晨;于宗超;涂钊颖 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法，包括获取目标区域的历史电力负荷数据信息并处理得到用电数据集；构建短期电力负荷预测初始模型并训练得到短期电力负荷预测模型；基于短期电力负荷预测模型完成基于时空图注意力的短期电力负荷预测本发明还公开了一种实现所述基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法的系统。解决了在多变量时序分析中图建模时存在的过平滑或冗余的问题，同时提出时空图神经网络的架构，动态地同时捕捉用户的电力负荷间的耦合关系和各个用户的电力负荷在时间维度上的非线性关系；因此本发明不仅能够进行用户的电力负荷短期预测
基于时空注意力短期电力负荷预测方法系统

[发明专利]一种鹈鹕算法优化长短期记忆网络主轴热误差建模方法-CN202310867275.4在审
发明人：李兆龙;杜峻名;王宝东;祝文明;袁孟晨;戴野 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种鹈鹕算法优化长短期记忆网络主轴热误差建模方法，属于电主轴热误差分析领域。方法主要步骤为：确定长短期记忆神经网络各个权重参数的初始值、偏置参数的初始值、细胞状态的初始值与隐藏状态的初始值；输入测试集数据，随机生成鹈鹕个体作为初始群体；对长短期记忆神经网络参数寻优，设置最大迭代次数与适应度；将鹈鹕个体应用于长短期记忆神经网络，计算其在训练数据上的适应度；将训练集与测试集导入优化后的长短期记忆神经网络模型，运用训练集对鹈鹕算法优化长短期记忆神经网络模型进行训练，并对测试集进行预测；计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，评估长短期记忆神经网络模型的性能和预测准确度。
一种鹈鹕算法优化短期记忆网络主轴误差建模方法

[发明专利]基于双向LSTM网络的黄土塌陷预测方法及装置-CN202210684143.3有效
发明人：焦永春;张均;刘亚鹏;岳自飞;樊立博;蒲苇;王向鹏 -专利权人：中国安能集团第三工程局有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：获取任一监测仪器采集的纵横向位移时间序列，并进行数据提取分析；数据提取分析包括：计算自相关系数和偏自相关系数；将累计降雨量时间序列与纵横向位移时间序列进行皮尔逊系数的相关度分析；搭建训练数据集；搭建长短期记忆时序组合分类网络；所述长短期记忆时序组合分类网络由第一双向长短期记忆时序分类网络模型和第二双向长短期记忆时序分类网络模型组成；将标记后的训练集输入至长短期记忆时序合租分类网络中进行训练，得到训练后的长短期记忆时序组合分类网络；利用验证集进行训练后的长短期记忆时序组合分类网络的预测分类。
基于双向 lstm 网络黄土塌陷预测方法装置

[发明专利]基于短期记忆和用户期望的视频质量评价方法-CN202010098992.1有效
发明人：徐艺文;陈静;房颖;陈炜玲;赵铁松 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04N21/442 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于短期记忆和用户期望的视频质量评价方法，通过主观实验，获取短期记忆形成的不同时长以及由于短期记忆后产生的用户期望对视频体验数据。本发明考虑了短期记忆和用户期望与视频质量的影响，能够获取更精准的视频质量评价。
基于短期记忆用户期望视频质量评价方法

[发明专利]一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统-CN201910876022.7有效
发明人：陈洛南;陈川 -专利权人：中国科学院分子细胞科学卓越创新中心;中山大学
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向短期时间序列预测的预期性学习方法和系统，解决短期高维时间序列的预测问题，实现对短期高维数据的精确多步预测。其技术方案为：从时序数据中选出用于预测的变量，基于训练出的两个神经网络模型进行面向短期时间序列预测的预期性学习，最终输出已选预测变量需要预测的部分。
一种面向短期时间序列预测预期性学方法系统

[发明专利]一种飞机数据快速采集与存储系统-CN201711021131.8在审
发明人：李洛峰 -专利权人：天津津航计算技术研究所
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机数据快速采集与存储系统，其包括实时采集存储设备，采集飞机数据并存储于分钟级的实时文件中，并周期将数据迁移至短期存储设备；短期存储设备，接收实时采集存储设备发送的实时文件，将该实时文件数据存储于小时级的短期文件中，并周期将数据迁移至长期存储设备；长期存储设备，接收短期存储设备发送的短期文件，将该短期文件数据存储于天级的长期文件中。
一种飞机数据快速采集存储系统

[发明专利]一种长短期策略多因子量化投资方法及装置-CN201910340352.4在审
发明人：谢永红;黄雯;汪浩宇;张德政;栗辉 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供一种长短期策略多因子量化投资方法及装置，能够投资收益。所述方法包括：获取股票历史数据；确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合；根据股票历史数据中相邻两日收盘价格计算股票收益率，根据收益率确定股票标签；根据确定的影响因子组合对应的历史数据和股票标签，分别构建长、短期策略训练集；根据构建的长期策略训练集训练长期策略预测模型，并根据构建的短期策略训练集训练短期策略预测模型；根据训练好的长、短期策略预测模型确定预测日当天量化投资的最佳投资股票组合。
股票预测模型历史数据影响因子训练集构建因子量化投资标签金融投资收盘价格收益影响量化收益预测

[发明专利]一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法-CN201910458058.3在审
发明人：毛颖卓;吴杰康;张文杰;叶辉良;赵俊浩;任德江 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法，首先采集负荷数据以及负荷影响因素数据，通过模糊粗糙集对部分负荷影响因素数据进行删减，得到约简后的样本数据；通过模糊C均值聚类法对约简后的样本数据以及预测日数据进行聚类，选取与预测日相似度最高的样本数据作为学习样本数据；基于所述学习样本数据建立基于支持向量机的短期负荷预测模型，并作为输入对所述短期负荷预测模型进行训练；将预测日数据输入训练完毕的短期负荷预测模型进行预测，得到预测时刻的短期负荷结果。本发明方法解决了由于微电网负荷变化的因素多、数据繁琐而导致现有的短期负荷预测方法计算效率和预测精度低等问题。
短期负荷预测预测样本数据学习样本数据模糊聚类影响因素约简模糊C均值聚类法支持向量机负荷变化负荷结果负荷数据计算效率粗糙集微电网相似度聚类采集模糊

[发明专利]一种短期商品需求预测方法-CN202010489662.5在审
发明人：李敬泉 -专利权人：中储南京智慧物流科技有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种短期商品需求预测方法，具体涉及商品预测技术领域，其具体操作步骤为：采集数据；整理数据；分析数据；整合数据；分析关联性，得出短期商品需求预测模型；初级预测；中级预测；高级预测。本发明对短期商品、相关商品和外部影响因素的数据采集更加全面，使得预测的基础支撑更强，可对数据进行预处理，数据分析更加细化，可对数据进行分析，得出其关联性，然后根据数据关联性建立立体三维树状模型，形成短期商品需求预测模型，利用预测模型对短期商品的需求进行预测，预测结果更加准确，将当前数据输入预测模型中演化预测，可形成初级、中级和高级短期商品需求预测数据，有效保证预测结果数据的准确性。
一种短期商品需求预测方法

[发明专利]短期机组信息获取方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201911077344.1在审
发明人：乔颖;鲁宗相;马煜普;刘劲松 -专利权人：清华大学;国家电网有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供短期机组信息获取方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：根据中期风电过程，获取中期风电等效机组模型，根据所述中期风电等效机组模型，获取中期风电等效机组的目标可信容量系数，分别获取中期风电过程和短期风电过程对应的目标优化模型，根据所述目标优化模型，得到中期‑短期双层机组的组合优化模型，根据所述目标可信容量系数以及所述组合优化模型，求解短期风电等效机组对应的第一运行信息；该方法能够在保证风电可信容量的基础上，通过跨尺度的双层机组组合优化模型，确定中期和短期风电等效机组对应启停计划，从而提高了短期预测调度计划的准确性。
短期机组信息获取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法-CN202111192231.3在审
发明人：褚晓泉;仇瑜;唐杰;李亚坤;胡若云;王朝亮 -专利权人：清华大学;国网浙江省电力有限公司营销服务中心
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法，涉及用电量短期预测技术领域，其中，该方法包括：获取工业用户用电量原始时序数据；对工业用户用电量原始时序数据进行数据处理，生成样本数据集；构建双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测模型，并使用样本数据集对模型进行训练，生成训练好的模型；通过将真实数据输入训练好的模型实现工业用户用电量的短期预测。采用上述方案的本申请解决了现有工业用户用电量短期预测方法在精确度和智能化方面存在的难点，实现了不同行业工业用户用电量的短期预测。
基于阶段注意力机制工业用户用电量短期预测方法

[发明专利]一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统-CN202111465115.4在审
发明人：潘广旭;宫池玉;林国华;裴丽伟;李英杰;封常福;胡军;王晶;陈洋;马小伟;王瑞琪;迟青青;王志梁;孟凡波;杨林林;刘光辉;孙丽玲 -专利权人：国网山东省电力公司日照供电公司;国家电网有限公司;国网山东综合能源服务有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统，获取气象数据和日期特征数据；根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型，得到日前负荷预测结果；将日前负荷预测结果的序列扩充数据、历史负荷数据以及气象数据和日期特征数据一起输入到预设卷积神经网络‑门控循环单元超短期负荷预测模型中，得到超短期负荷预测结果；利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正，得到修正后的日前负荷预测结果；本发明考虑了超短期负荷预测和日前负荷预测的优势与劣势，将两者综合运用、相互协同，提高了超短期负荷预测与日前负荷预测的精度。
一种负荷日前预测短期协同方法系统

[发明专利]基于特征选择的电力系统短期负荷预测方法及装置-CN202210551151.0在审
发明人：耿华;江博臻 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于特征选择的电力系统短期负荷预测方法及装置，其中，方法包括：获取电力系统的候选特征集；基于预先搭建的神经网络前馈长短期记忆网络对候选特征集进行特征选择，得到最优特征子集；将最优特征子集输入预先训练的目标短期负荷预测模型，得到电力系统的短期负荷，其中，目标短期负荷预测模型由电力系统的最优训练特征子集和对应的目标负荷训练得到，从而充分考虑到候选特征的相关性、冗余性和交互性，提高了短期负荷预测的精度。
基于特征选择电力系统短期负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于时序卷积记忆网络的短期风速预测方法及系统-CN202210133695.5在审
发明人：张黎;刘星斗;孙优良;邹亮;王冠;江旭;张慧 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序卷积记忆网络的短期风速预测方法及系统，包括：获取设定时间段内的测风塔的监测数据和NWP的预测数据，进行预处理后，按照时序组成输入变量；将所述输入变量输入至训练好的时序卷积记忆网络模型，获取风电场短期预测风速；其中，所述时序卷积记忆网络包括时序卷积网络与长短期记忆网络，所述输入变量经过时序卷积网络，实现初始特征提取；所述初始特征经过长短期记忆网络得到整体时序风速特征，进而获取风电场短期预测风速本发明将监测的历史风速与NWP的预测风速结合起来，提供了更为准确的短期WSF；TCMN可以有效结合这两种数据进行预报，可以实现多时间尺度的高频率滚动风速预测。
一种基于时序卷积记忆网络短期风速预测方法系统

[发明专利]一种基于时空长短期记忆网络的视频预测方法-CN202310096408.2在审
发明人：张明娇;张利剑;刘昊;王道臣;吴庆勋;李如飞 -专利权人：北京机械设备研究所
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开是关于一种基于时空长短期记忆网络的视频预测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：将待预测视频的视频帧作为输入，提取所述视频帧中的输入特征，所述输入特征包括时间信息及空间信息；以所述时间信息及空间信息作为预设时空长短期记忆网络的输入特征，基于所述预设时空长短期记忆网络进行视频预测，所述视频预测中包含基于所述预设时空长短期记忆网络的时空序列实现对所述待预测视频中的形状变形和运动轨迹的预测。本公开的预测模型采用向卷积长短期记忆网络中增加了空间记忆信息视频预测方法，时空长短期记忆网络既保留了对空间信息的提取，又增强了时间信息的编码和提取，使视频预测的效率更高，预测效果更好。
一种基于时空短期记忆网络视频预测方法

首页
«上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
下一页»
尾页
共 15217 条