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[发明专利]一种电力物资配置需求的数据预测系统-CN202110418094.4在审
发明人：金日强;张志仁;赵欣;陶元;韩欣之;顾晔;林明辉;潘丐多;喻琤;金逸宸;丁靖;胡世通;王旭东;林春;余乘龙;徐天天;袁奕文;何佳;杨文颖;吴越人;刘挺;杨钦;郭燕玲 -专利权人：国网浙江省电力有限公司物资分公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及信息计算信息系统领域，具体涉及一种电力物资配置需求的数据预测系统。本发明通过以下技术方案得以实现的：一种电力物资配置需求的数据预测系统，包含生成反向预测结果的反向计算模块，该种数据预测系统还包含正向计算模块，用于计算生成正向预测结果；权重调整模块，用于调整权重系数；结果生成模块，用于基于所述正向预测结果、所述反向预测结果和所述权重系数来生成最终预测结果。本发明的目的是提供一种电力物资配置需求的数据预测系统，对数据进行不同维度的计算与预测，提升最终预测结果的有效性。
一种电力物资配置需求数据预测系统

[发明专利]基于深度学习的水轮发电机组振摆数据预测方法及装置-CN202111264860.2在审
发明人：李崇仕;赵训新;何葵东;罗立军;邓盛名;侯凯;王卫玉;金艳;肖杨;姜晓峰;莫凡;张培;胡蝶;阳瑞霖;王思嘉;陈启卷;何智成;霍树林 -专利权人：湖南五凌电力科技有限公司;五凌电力有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的水轮发电机组振摆数据预测方法及装置，包括：根据水轮发电机组中的工况测点和振摆测点构建机组监测体系，根据机组监测体系获取水轮发电机组的历史监测数据集；对水轮发电机组的历史监测数据集进行预处理后，根据预处理获得的目标时序数据表构建训练数据库；基于LSTM网络和GRU网络构建时序数据预测模型，并利用训练数据库对构建的时序数据预测模型进行训练，并获取训练好的时序数据预测模型；获取机组监测体系中各测点在同一采样时刻的实时监测数据，构建待测数据矩阵；将连续采样时间段内的待测数据矩阵输入训练好的时序数据预测模型，并获取模型输出的振摆预测数据。本发明提高了振摆数据预测的准确度和实时性。
基于深度学习水轮发电机组数据预测方法装置

[发明专利]一种城市道路交通预测方法、装置及电子设备-CN201810497797.9有效
发明人：杨旭;郝勇刚;沈烨峰;郑立勇;吕瀚;郭旭 -专利权人：杭州海康威视系统技术有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种城市道路交通预测方法、装置及电子设备，涉及道路交通预测技术领域，预测结果较为准确性。所述方法，包括：获取目标路段在当前时刻前城市道路历史交通流量数据和速度数据；根据至少两个不同的时间子维度和所述历史交通数据，对目标路段在下一时刻的交通数据进行预测，获得时间维度的交通数据预测值；根据目标路段的上游路段在当前时刻前一预测时间间隔内的历史交通数据，对目标路段在下一时刻的交通数据进行预测，获得空间维度的交通数据预测值；计算所述时间维度的交通数据预测值和所述空间维度的交通数据预测值的加权平均值，得到目标路段在下一时刻的交通数据预测值。本发明适用于城市道路短时交通流预测。
一种城市道路交通预测方法装置电子设备

[发明专利]一种安全态势感知系统的网络危险预测模型-CN202310448169.2在审
发明人：朱荣兵 -专利权人：南通易通网络科技有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种安全态势感知系统的网络危险预测模型，包括在不同服务器数据连接端口的汇合节点处接入安全态势感知系统，监测服务器全网威胁情报信息，并接入网络连接数据预测平台；网络连接数据预测平台采集服务器原始网络连接数据；网络连接数据预测平台将信息汇集后通过统一数据去重清洗后上传至安全分析平台后端；上传的信息汇总至网络连接数据预测平台进行破坏情报数据种类以及破坏情报数据危险性预测；网络连接数据预测平台进行破坏情报数据种类以及破坏情报数据危险性预测包括破坏情报数据影响范围分析评估、破坏情报数据危害性等级评估以及给出危险阻断措施，本发明实现服务器破坏情报数据的种类性能监测。
一种安全态势感知系统网络危险预测模型

[发明专利]一种面向路面感应系统的时序数据预测装置-CN202011516371.7有效
发明人：李璐昆 -专利权人：黑龙江亿林网络股份有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向路面感应系统的时序数据预测装置，包括设置在时序数据预测装置壳体上的数据接入接口、数据输出接口、存储芯片接口、工作状态指示灯和固定支架，还包括有设置在时序数据预测装置内部的原始信息中继分配站、参数编排器、信息转换器、参数预测器、预测信息存储芯片和电源供电系统。本发明提出一种面向路面感应系统的时序数据预测装置，可以深层次的适配新型路面感应系统框架并对时变的车体及环境数据进行有效的处理和预测，从而增加了预测的有效性和精准性。
一种面向路面感应系统时序数据预测装置

[发明专利]一种工程安全预测预警装置-CN202010064359.0有效
发明人：梁传扬;陈明建;刘坚 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种工程安全预测预警装置，包括数据导入口、数据处理盒和数据导出口，数据处理盒里分为三个模块，分别为数据备份与筛选模块、数据预测预警模块、数据库模块。传感器的实测数据通过数据导入口传输到数据盒中，先经过数据备份与筛选模块进行大数据优化，得到优化数据，再分别传输给数据库模块、数据预测预警模块和数据导出口这三条路径。传输到数据预测预警模块的优化数据，会根据内嵌的物理模型进行数据预测，同时比对数据库模块中的经验数据，两者耦合，得到预测数据，预测数据会根据工程要求和评价准则判断是否预警。
一种工程安全预测预警装置

[发明专利]一种基于间隔提取方法的数据预测方法-CN202111533047.0在审
发明人：杨志平 -专利权人：杨志平
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于间隔提取方法的数据预测方法，主要涉及数据处理及数据预测技术领域；具体为一种基于间隔提取方法以不同间隔数从单组实际数据中提取若干个数据集并以此实现数据长期预测的数据预测方法。所述方法基于7个步骤实现：基于所述间隔提取方法以不同间隔数从单组实际数据中提取第一级数据集及第三级数据集；从第一级数据集中提取第二级数据集；以第二级数据集对数据预测模型群进行训练；将第三级数据集输入已训练完成的数据预测模型群得到由若干个独立模型预测结果数据组构成的第四级数据集本发明公开的技术方案增大了对实际数据中隐藏信息的挖掘程度；解决了数据的长期预测以及数据长期预测精确度难以保障的问题。
一种基于间隔提取方法数据预测

[发明专利]基于模型训练的数据预测方法及装置-CN202111063913.4在审
发明人：李小芬;赵铭;易文峰;杨育;杨正刚;吴兰兰 -专利权人：南方电网深圳数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了基于模型训练的数据预测方法及装置，该方法包括：数据分析系统接收与数据分析系统建立通讯连接的数据端发送的第一数据集的信息；数据分析系统对第一数据集进行第一数据预处理操作，得到第一数据集的预处理结果；数据分析系统根据第一数据集的预处理结果，对预先确定出的训练模型进行算法配置，并根据算法配置对训练模型执行训练操作，得到数据预测模型。可见，实施本发明能够跨系统地通过模型训练对大量的静态模式以及动态模式的数据进行数据预测，并将数据预测结果进行可视化的展示，可以更加直观地评估数据预测结果，有利于提高预测数据时的准确率。
基于模型训练数据预测方法装置

[发明专利]基于深度学习算法的传输光缆实时告警方法及装置-CN202111160835.X在审
发明人：高强;吕为;吴谦;张伟贤;罗莉;陈建民;田志峰;任建川;丘国良;林宁;杨旸 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括构建传输光缆的光缆时空数据集；对光缆时空数据集进行时空特征提取处理；利用长短期记忆网络进行振动数据预测，获得振动数据预测值；比较所获得的振动数据预测值与预先设定的振动数据阈值，并在振动数据预测值大于振动数据阈值时发出告警信号本发明提高了振动数据预测的准确性，能够更为可靠地进行传输光缆状况监测，更为准确地实现传输光缆实时告警功能，以便工作人员及时采取防范或补救措施进行传输光缆保护。
基于深度学习算法传输光缆实时告警方法装置

[发明专利]基于深度学习的磁盘故障预测系统-CN201910179477.3在审
发明人：杨冲昊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的磁盘故障预测系统，涉及磁盘故障预测技术领域，包括数据收集模块和数据预测模块，所述数据收集模块的输出端电性连接有离线训练模块，所述数据预测模块电性连接于数据收集模块的输出端，且数据预测模块的输出端电性连接有在线检测模块本发明的有益效果是：该基于深度学习的磁盘故障预测系统，通过数据收集模块、离线训练模块、数据预测模块及在线检测模块的共同作用，便于替代传统的阀值算法中的当某一属性超过预定义的值时，触发SMART标记预警，从而达到提前预估磁盘故障的作用，有效避免其对磁盘的故障预测检测率下降的现象。
磁盘故障数据收集模块数据预测电性连接预测系统输出端离线训练模块在线检测模块预估故障预测预测技术传统的检测率预定义磁盘触发算法学习预警替代

[发明专利]一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统-CN202310500403.1有效
发明人：何俊;苏凯;梁美铃;王维平;许晓;王槐;陈伟 -专利权人：雅安市汉源生态环境监测站
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种流域水环境中铊污染的预测方法及其系统，其中，流域水环境中铊污染的预测系统，包括：多个监管子系统和预测中心；其中，监管子系统：用于发送预测请求；接收并执行数据获取指令，发送检测数据；接收预测结果，并根据预测结果进行铊污染的管控和治理；预测中心：用于执行如下步骤：接收预测请求，根据预测请求获得迁徙转化模型；发送数据获取指令，并接收检测数据；利用迁徙转化模型对检测数据进行分析，获得预测结果，并发送本申请能够利用根据预测流域的特征创建的迁徙转化模型对铊污染迁移至目标节点的时间和浓度进行准确预测，便于根据预测结果对流域中的铊污染进行及时管控和治理。
一种流域水环境污染预测方法及其系统

[发明专利]异常数据预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN201811524526.4在审
发明人：袁锦程;王维强;许辽萨;赵闻飙;易灿;叶芸;席云;鲍晟霖 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种异常数据预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质，所述方法包括：获取训练异常数据，并提取所述训练异常数据的特征；将所述训练异常数据的特征作为输入训练得到异常数据预测模型；获取历史异常数据并提取其特征，将所述历史异常数据的特征输入至所述异常数据预测模型中，得到异常数据预测结果。该技术方案得到的异常数据预测结果可为技术人员提供多方面的参考，降低事件处理的随机性和难度，不仅有助于技术人员制定最合适的应对措施，还能够有效提高技术人员的工作效率。
异常数据计算机存储介质电子设备预测结果预测模型随机性工作效率事件处理特征输入应对措施预测参考制定

[发明专利]数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110037834.X在审
发明人：牛犇;宋喆;陈弘;张莉;吴志成 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：在上一批次从第一对象的第一历史数据中获取第一批历史数据，在下一批次根据第一批历史数据的数据质量调整批大小，根据批大小从第一历史数据中获取第二批历史数据，基于第二批历史数据进行批训练得到数据预测模型；提取第一历史数据的第一数据空间分布及提取第二对象的第二历史数据的第二数据空间分布；根据第一数据空间分布及第二数据空间分布确定与第二对象相关的目标对象；使用数据预测模型基于目标对象的第一历史数据预测第二对象的目标数据本发明提高了数据预测模型的预测效果，并能够实现对具有较少量历史数据的对象的数据预测，预测准确度高。
数据预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法及系统-CN201910276198.9在审
发明人：苏磊;黄华;傅晨钊;陈璐;徐鹏;严英杰;盛戈皞;江秀臣 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测方法，其包括以下步骤：S100：获取一段时间内的变压器状态量数据，并将其转换为矩阵形式的变压器状态量矩阵，所述变压器状态量包括变压器状态参量的相关数据；S200：构建变压器状态参量数据预测模型，基于果蝇算法求得所述预测模型的超参数，基于所述变压器状态量矩阵对所述预测模型进行训练；S300：基于经步骤S200训练的变压器状态参量数据预测模型预测变压器状态参量数据该方法能避免超参数选取陷入局部收敛，从而提升预测模型训练效率，保证较高的变压器状态参量数据预测准确率和可靠性。此外，本发明还公开了相应的基于果蝇算法优化的变压器状态参量数据预测系统。
变压器状态参量数据预测模型果蝇算法优化矩阵预测预测模型训练参数选取局部收敛矩阵形式预测系统准确率参量构建算法转换保证

[发明专利]基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010594924.4在审
发明人：李升东;张纯信 -专利权人：李升东;张纯信
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种基于滤波的数据预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据预测技术领域。该方法包括：获取采集的待处理数据；根据预设滤波算法，获取所述待处理数据的信噪比；根据所述信噪比确定所述待处理数据是否为可用数据；若所述待处理数据为可用数据，则根据所述待处理数据进行预测，获取预测结果。相对于现有技术，实现了专门针对待处理数据进行筛选，筛选认为可用后再进行预测，提升了数据预测结果的准确性、并提升了预测可信度，减少预测所需要的时间和算力。
基于滤波数据预测方法装置设备存储介质