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[发明专利]烟气含氧量负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210010505.0在审
发明人：刘胜伟 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种烟气含氧量负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取第一锅炉对象的源域数据，根据源域数据生成训练集，利用训练集对第一预测模型进行训练，得到第一预测模型的模型参数；获取第二锅炉对象的待训练参数，基于第一预测模型的模型参数以及待训练参数，构造第二预测模型；利用预测模型优化算法，对第二预测模型执行优化操作，得到优化后的第二预测模型对应的模型初始参数；利用模型初始参数对第一预测模型的模型参数进行更新，基于参数更新后的第一预测模型对第二锅炉对象的烟气含氧量负荷进行预测，得到烟气含氧量负荷的预测值。本公开能够降低烟气含氧量负荷测量的成本，提高烟气含氧量负荷预测精度。
烟气含氧量负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用户属性预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110043538.0在审
发明人：王畅;李皓;黄明凯;白琨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户属性预测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待预测用户在第一用户特征维度上的第一用户特征和第一子模型，根据第一用户特征和第一子模型生成第一数据预测参数；基于私域传输通道接收第二参与设备根据第二数据预测参数所生成的数据预测随机数；第二数据预测参数是由第二参与设备根据待预测用户在第二用户特征维度上的第二用户特征和第二子模型的模型参数所生成；对第一数据预测参数和数据预测随机数进行模型预测参数合成处理，以得到针对目标模型的模型预测参数；目标模型由第一子模型和第二子模型构成；根据模型预测参数预测并输出待预测用户的用户属性。采用本申请，可提高针对用户属性的预测效率。
用户属性预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种植物生育期的预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010200799.4在审
发明人：魏忠意 -专利权人：北京禾水源智慧农装科技股份有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种植物生育期的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该植物生育期的预测方法包括：获取目标植物所在生长区域在未来预设时间段内的温度信息；根据目标植物的类别、生长区域以及当前生长阶段，确定预测函数中对应于目标植物的目标预测参数值；其中，通过如下方法确定目标预测参数值：根据预设的样本数据，确定预测函数对应的多组预测参数值；基于样本数据对每组预测参数值的验证分值，从多组预测参数值中选取目标预测参数值；根据温度信息、位于生长区域内的目标植物在当前生长阶段对应的极限生长温度信息以及预测函数对应的目标预测参数值本申请提高了预测生育期的准确性。
一种植物生育预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]预测存活概率的方法及相关设备-CN202210399161.7在审
发明人：许晓东;柳京杭;韩书君;王光宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G16B5/20 文献下载
摘要：本申请提供一种预测存活概率的方法及相关设备。所述方法包括：利用带有随机强度的Cox过程建立第一预测存活概率模型；在所述第一预测存活概率模型中加入仿射扩散过程，得到第二预测存活概率模型；结合指数跳跃函数，建立关于第二预测存活概率模型的第一参数的费勒函数；根据指数分布期望，设置所述第二预测存活概率模型的第二参数和第三参数满足第一限定条件；根据所述第二参数和第三参数的边界条件，结合第一限定条件，计算得到第二参数和第三参数；结合所述第二参数、所述第三参数、所述费勒函数和所述第二预测存活概率模型计算得到预测存活概率模型；利用所述预测存活概率模型用于对现在x岁的个体在t年后的存活概率进行预测。
预测存活概率方法相关设备

[发明专利]风电机组的故障预测方法及装置-CN202111243323.X在审
发明人：王青天;杭兆峰;姚中原;牛晨晖;张燧;李小翔;曾谁飞;马强;吴凯;王有超;袁赛杰;杨永前;冯帆;任鑫 -专利权人：华能射阳新能源发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种风电机组的故障预测方法及装置。该方法包括：采集风电机组各子系统的运行参数，确定运行参数中的目标运行参数，依次将目标运行参数中的一个参数作为一级模型的输出参数，将目标运行参数中除一个参数之外的其他参数作为一级模型的输入参数，根据一级模型的输入参数和一级模型的输出参数对应的一级模型，得到一级模型的输出参数的预测值，根据各一级模型的输出参数的预测值和二级模型，得到故障预测结果。本发明实施例基于一级模型对风电机组各个子系统的目标运行参数进行预测，实现各个子系统故障特征的二次提取，基于一级模型的预测值通过二级模型对风电机组进行故障预测，增强故障预测的准确性和通用性。
机组故障预测方法装置

[发明专利]一种发电机故障预测方法及装置-CN201810617266.9在审
发明人：肖鑫 -专利权人：北京德知航创科技有限责任公司
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种发电机故障预测方法及装置，该方法包括：获取发电机的多个原始参数序列；根据多个原始参数序列，通过灰色神经串联模型对发电机进行故障预测。本发明采用灰色神经串联模型，灰色神经串联模型包括多个灰色预测模型及一个神经网络预测模型，将这多个灰色预测模型的输出值作为神经网络预测模型的输入值。通过灰色预测模型将原始参数序列中具有不确定性的参数转换成确定性的参数，将确定性的参数输入神经网络预测模型，获得最终的故障预测值。如此将灰度预测模型与神经网络预测模型串联起来进行预测，结合灰度预测模型和神经网络预测模型的优点，能支持短期或长期预测，对各种情况下的数据序列均能达到很高的预测精度。
神经网络预测模型灰色预测模型串联原始参数预测故障预测预测模型神经发电机灰度确定性发电机故障不确定性参数输入参数转换数据序列输出

[发明专利]一种光伏跟踪优化方法、装置、系统和存储介质-CN202010070247.6在审
发明人：李华峰;程威;潘永恒;卢必娟 -专利权人：广州发展新能源股份有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏跟踪优化方法、装置、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：获取预测角度参数和预测气象参数；将所述预测气象参数和预测角度参数输入到训练好的光伏跟踪优化模型中，获取预测输出结果；根据所述预测输出结果调整光伏组件；所述角度参数包括太阳时角、太阳高度角和太阳方位角，所述气象参数包括温度、湿度和风速。本发明通过在预测模型中加入角度参数，使得预测模型可以根据太阳所在角度对于辐照进行预测，提高了太阳辐照预测的准确度，使得光伏跟踪系统的跟踪效率得以提高。本发明可广泛应用于光伏发电领域中。
一种跟踪优化方法装置系统存储介质

[发明专利]一种飞行器飞行振动预测方法-CN202110674810.5有效
发明人：庞勇;叶伟峰;孙建亮;高贵福;蒲东东;张青虎;韩苍芹;刘小平;孙兰 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： B64F5/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种飞行器飞行振动预测方法，属于环境适应性领域，解决了现有振动预测方法预测精度低的问题。本申请通过对飞行参数进行扩展，将扩展后的飞行参数、加速度均方根值以及动压进行机器学习，并对机器学习采用的各个方法进行参数设置，将每个方法都细分为具有不同参数组合的多个子方法，每个子方法对应于一个预测模型，同时，根据各预测模型得到的RMSE值对飞行参数进行降维，采用降维后的飞行参数进行机器学习，并选择RMSE最小的预测模型作为最终的预测模型，得到振动预测值。该方法通过扩展飞行参数、采用多种预测模型，能够实现高精度预测，同时通过飞行参数降维，大大减少了运算量，实现对飞行器飞行振动的高精度预测。
一种飞行器飞行振动预测方法

[发明专利]油纸绝缘老化预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111097032.4有效
发明人：朱晨;李光茂;乔胜亚;王勇;杨森;周鸿铃;郑服利;邓剑平 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种油纸绝缘老化预测方法、装置、计算机设备和存储介质。通过获取待预测油纸绝缘对应的待预测老化特征参数，并将待预测老化特征参数输入基于遗传偏最小二乘法、多个样本油纸绝缘的样本老化特征参数和样本真实老化参数训练得到的目标老化预测模型，并获取目标老化预测模型输出的预测老化参数，从而根据预测老化参数，确定待预测油纸绝缘对应的预测老化阶段。本方案利用基于遗传偏最小二乘法训练得到的目标老化预测模型，根据油纸绝缘的老化特征对油纸绝缘的老化阶段进行预测，从而提高了预测的准确性。
油纸绝缘老化预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]销量预测模型的超参数优化方法及装置-CN202011163935.3在审
发明人：孙永强 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及销量预测技术领域，本发明旨在解决现有的超参数优化方法存在消耗时间长及消耗资源多的问题，提出一种销量预测模型的超参数优化方法及装置，方案概括为：获取历史销量数据，对历史销量数据进行处理后得到时间序列数据；根据超参数范围依次设置销量预测模型的超参数，将每次设置的超参数以及所述时间序列数据输入至销量预测模型中，计算得到各超参数对应的第一销量预测误差，选取第一销量预测误差最小的前N组超参数；并行化销量预测模型，根据并行化后的销量预测模型选取N组超参数；根据人为经验以及超参数范围对超参数进行优化；对优化后的超参数进行贝叶斯优化，获得最优超参数。
销量预测模型参数优化方法装置

[发明专利]模型训练方法、工艺诊断方法、装置及存储介质-CN202110496674.5在审
发明人：景友亮;周平强 -专利权人：上海科技大学
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F30/3308 文献下载
摘要：本申请提供的模型训练方法、工艺诊断方法、装置及存储介质，对机器学习模型训练以学习器件电性参数及相应器件特征参数之间的映射关系，得到已训练的器件参数预测模型，可用于半导体工艺问题的诊断中。由器件参数预测模型根据输入的器件电性参数获得预测器件特征参数，比较预测预测器件特征参数和标准器件特征参数数据偏差，以判断是否异常，确定异常预测器件特征参数所对应的工艺问题。本申请创新地利用机器学习模型准确预测器件特征参数，并根据其异常分析工艺问题异常的判断，快速定位出现问题的工艺环节及相应的机台设备，极大提升诊断效率而诊断时间短；并且，基于已训练的器件参数预测模型准确地得到器件特征参数
模型训练方法工艺诊断装置存储介质

[发明专利]一种基于预测模型的电化学模型参数辨识方法及装置-CN202310402783.5在审
发明人：郝平超;杨洲;严晓;赵恩海 -专利权人：上海玫克生储能科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测模型的电化学模型参数辨识方法及装置，方法包括：获取训练工况数据集；将训练工况数据集输入预设的预测模型中，生成预测模型参数集和电化学模型参数集；将电化学模型校验数据集输入预设的电化学模型中，得到对应的校验电压；根据校验电压及其对应的工况电压，对电化学模型参数集进行校验；在任一电化学模型参数集校验不通过时，迭代当前预测模型参数集，直至所有电化学模型参数集均校验通过，输出迭代后的预测模型参数集；根据训练工况数据集、预测模型和输出的预测模型参数集，生成目标电化学模型参数集。本发明能够提高预测模型参数集的泛化能力，在待辨识数据较少时，也准确辨识电化学模型参数。
一种基于预测模型电化学参数辨识方法装置

[发明专利]基于灰色系统模型的盾构掘进参数预测方法-CN201810179834.1在审
发明人：袁大军;沈翔;吴俊;李兴高;陈健;王承震;胡浩;马川;高振峰 -专利权人：北京交通大学;中铁十四局集团有限公司;中铁十四局集团大盾构工程有限公司
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于灰色系统模型的盾构掘进参数预测方法。选取盾构机的连续掘进设定数量环的掘进参数作为样本数据；将样本数据转化为呈现某种规律的生成数列，基于生成数列建立基于灰色系统理论的掘进参数灰色预测模型：在掘进参数灰色预测模型中输入取样数据，掘进参数灰色预测模型经过计算得到后续掘进段的掘进参数预测值将掘进参数预测值反馈给盾构操作手指导盾构机掘进参数控制；实时更新掘进参数样本，实现掘进参数预测的动态循环。本发明的方法通过运用弱化原始数据的随机性，突出其内在规律性，只需少量原始数据，同时，通过模型拟合值与实际值之差对模型做适当修正，可使预测精度得以提高，预测结果更接近实际。
掘进参数灰色预测模型灰色系统模型数列预测参数预测盾构掘进样本数据原始数据盾构机随机性灰色系统理论动态循环模型拟合实时更新输入取样预测结果操作手掘进段掘进盾构规律性样本弱化反馈修正转化

[发明专利]类周期变化资源用量预测方法、装置、终端设备及介质-CN202310011745.7在审
发明人：周灿;许云晋;朱红求;李勇刚;袁卓异;王凯;李鹏 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请适用于类周期变化资源用量预测技术领域，提供了一种类周期变化资源用量预测方法、装置、终端设备及介质。通过获取资源用量的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据；将历史总体参数数据和历史周期参数特征数据按照时间段进行分类，得到不同时间段的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据；利用参数预测模型分别对不同时间段的历史总体参数数据和历史周期参数特征数据进行处理，得到待测日总体资源用量预测值和小时资源用量占比特征预测值；利用参数结合模型对待测日总体资源用量预测值和小时资源用量占比特征预测值进行处理，得到待测日小时资源用量预测值。本申请能够提高类周期变化资源用量预测的准确性。
周期变化资源用量预测方法装置终端设备介质

[发明专利]一种核电站高精度高保真实时仿真和行为预测方法及装置-CN202010548243.4有效
发明人：胡珀 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种核电站高精度高保真实时仿真和行为预测方法及装置。所述的方法包括步骤：(1)基于相同的设计参数构造核电站仿真机和物理核电站；(2)平行运行核电站仿真机和物理核电站，实时获取核电站仿真机输出的预测参数和物理核电站的运行参数；(3)将表征同一物理量的预测参数和运行参数进行一一比对，采用大规模并发‑并行的参数搜索修正算法和基于人工智能的模式识别修正算法对核电站仿真机中的预测模型以及预测模型输入参数进行修正，直至预测参数达到指定精度；(4)根据设定工况运行核电站仿真机获取预测参数，完成物理核电站系统的行为预测。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、参数真实性高等优点。
一种核电站高精度高保真实时仿真行为预测方法装置