专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种房源限价方法-CN201711317555.9在审
  • 任静 - 链家网(北京)科技有限公司
  • 2017-12-12 - 2018-05-22 - G06Q50/16
  • 本发明提供一种房源限价方法,包括:S1,获取当前房源的面积平方价格信息和对应限价信息;S2,若面积平方价格信息中的面积平方价格超过对应限价信息中的限价,则向录入终端发送超限价信息;否则,向录入终端发送房源价格通过信息;S3,接收录入终端返回的超限价理由信息,并发送给审核终端,以使得应用所述审核终端的人员能够基于超限价理由信息对房源的面积平方价格信息进行审核;S4,接收审核终端返回的审核信息,若所述审核信息中的审核结果为通过本发明提供的方法,增强了房源限价的灵活性,促进了房地产市场的健康稳定发展。
  • 一种房源限价方法
  • [发明专利]一种电力现货市场节点电价预测方法及系统-CN202111549295.4在审
  • 向婕;齐艳桥;钟崇光 - 国能日新科技股份有限公司
  • 2021-12-17 - 2022-03-08 - G06Q30/02
  • 本发明提出一种电力现货市场节点电价预测方法及系统,建立日前节点价格和实时节点价格的价格预测模型;获得日前节点价格和实时节点价格的模型预测值;建立日前节点价格和实时节点价格的高限价概率预测模型、低限价概率预测模型,获得日前节点价格和实时节点价格的的高限价概率预测值、低限价概率预测值;标记出日前节点价格和实时节点价格中的最高、最低限价的点;将价格预测模型和二分类模型的结果融合。本发明通过回归和分类模型相融合的方法预测日前节点电价和实时节点电价,提高了节点电价预测的稳定性和准确性,尤其是对地板价和最高限价时段的预测,增强交易策略的收益率。
  • 一种电力现货市场节点电价预测方法系统
  • [发明专利]一种限价指令簿趋势预测装置、方法、设备及存储介质-CN202111098944.3在审
  • 张莉;吕雪瑞;赵雷;王邦军 - 苏州大学
  • 2021-09-18 - 2021-12-03 - G06Q30/02
  • 本申请公开了一种限价指令簿趋势预测装置、方法、设备及存储介质,包括:数据预处理模块,用于对训练数据集进行归一化;训练数据集包括限价指令簿的事实信息数据和分布信息数据、限价指令簿和订单流的动态信息数据,以及对应的用于表示价格走势的标签;模型构建模块,用于构建注意力特征融合模型;模型包括卷积层、门控循环单元层和基于特征融合的位置注意力机制;模型训练模块,用于利用归一化后的训练数据集训练模型;限价指令簿趋势预测模块,用于采用训练完成的模型对限价指令簿做趋势预测这样可以增加特征信息量,提高模型对不同信息的关注程度,且利用模型将注意力机制与特征融合结合,预测效果好,确保准确判断出限价指令簿价格走势。
  • 一种限价指令趋势预测装置方法设备存储介质
  • [发明专利]服务器-CN201980074654.X在审
  • 长谷川雅人 - 株式会社黑须信息技术研究所
  • 2019-11-08 - 2021-07-23 - G06Q40/04
  • 变换部基于第一、第二关键货币的汇率将第二限价变换为第一关键货币的第三限价。合计部针对将第一限价和第三限价结合而得到的每个第四限价计算出将第一买卖盘信息和第二买卖盘信息的买卖委托数量相加而得到的合计委托数量。在电子设备显示第一买卖盘信息和第三买卖盘信息,第三买卖盘信息包括第二买卖盘信息的与第四限价相对应的合计委托数量。
  • 服务器
  • [发明专利]限价指令簿的趋势预测方法及预测系统-CN202110343459.1在审
  • 张莉;吕雪瑞;屈蕴茜;王邦军 - 苏州大学
  • 2021-03-30 - 2021-06-18 - G06Q30/02
  • 本发明涉及一种限价指令簿的趋势预测方法及预测系统,包括以下步骤:获取限价指令簿的数据,对所述限价指令簿的数据做预处理,获得预处理后的数据;构建堆叠残差门控循环单元神经网络,使用预处理后的数据对神经网络进行训练,获得训练后的堆叠残差门控循环单元神经网络,其中,所述堆叠残差门控循环单元神经网络包括多个基于GRU层的残差块,多个基于GRU层的残差块堆叠设置;使用训练后的堆叠残差门控循环单元神经网络对限价指令簿做趋势预测其提出了堆叠残差门控循环单元神经网络模型,用于预测限价指令簿的未来走势,预测性能高,效果好。
  • 限价指令趋势预测方法系统

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