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[发明专利]电力短期负荷预测方法和装置-CN201811433283.3有效
发明人：徐丽燕;陆继翔;余飞翔;沈茂亚;王纪立;季学纯;季惠英;沙一川;翟明玉 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了电力短期负荷预测方法和装置，其中方法包括：基于日负荷曲线对历史数据的日类型进行划分；将获得的每一个日类型包含的历史日负荷信息及选定的特征数据作为输入，以预测的日负荷值作为输出分别建立针对不同日类型的若干多元线性回归预测模型；基于TensorFlow深度学习模型对建立的若干多个多元线性回归预测模型进行训练、参数调优和验证，得到针对不同日类型的短期负荷预测模型。本发明能够依据节假日和日负荷曲线等信息，自动划分日类型；采用多元线性回归模型，综合考虑节假日和天气变化对负荷的影响；在深度学习框架下按日类型自动训练并调优，得到三种短期负荷预测模型，并计算得到较准确的负荷预测值
电力短期负荷预测方法装置

[发明专利]基于线损分类器的10kV线路线损监控方法-CN201911286798.X在审
发明人：张裕;薛毅;赵庆明;赵倩;章珂;孙斌;李庆生;元翔;张彦;唐学用;徐睿;罗宁;邓朴;陈巨龙;龙蔷 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：线路线损监控方法；包括选取典型10kV线路进行理论线损计算，得到样本10kV线路的线损率输入到10kV线路线损分类训练器功能模块进行分类形成分类原则；将分好的各类别样本10kV线路输入到10kV线路线损率多元线性回归计算功能模块得到各类别10kV线路线损率多元线性回归计算模型；将分类原则和各类别10kV线路线损率多元线性回归计算模型输入10kV线路线损分类器，10kV线路线损分类器根据分类原则对每条10kV线路进行分类和贴上10kV线路类别电子标签，利用多元线性回归计算模型得到每条10kV线路的计算线损率，与统计线损率进行比对给出线损异常报警信息。
基于分类 10 kv 线路监控方法

[发明专利]一种基于线损分类器的台区线损分析方法-CN201911286795.6有效
发明人：张裕;薛毅;赵庆明;赵倩;章珂;孙斌;李庆生;元翔;张彦;唐学用;徐睿;罗宁;邓朴;陈巨龙;龙蔷 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：选取典型台区进行理论线损计算得到准确线损率和准确线损率台区，提取样本台区的特征参数、供电量、售电量等关键数据；将样本台区输入到台区线损训练器功能模块，台区线损分类器对样本台区进行分类，形成分类原则；将分好的各类别样本台区输入到台区线损率多元线性回归计算得到各类别台区线损率多元线性回归计算模型；将分类原则和各类别台区线损率多元线性回归计算模型输入线损分类器，从计量自动化系统和营销系统采集每个台区的信息利用多元线性回归计算模型得到每个台区的线损率，与统计线损率进行比对，给出线损异常报警信息；解决了台区线损分析和管理难的问题
一种基于分类台区线损分析方法

[发明专利]一种基于站点监测数据构建的大气元素汞浓度预测方法-CN202010449175.6有效
发明人：肖航;易辉;佟磊;李建荣;蔡秋亮;王克强;潘勇;林佳梅 -专利权人：中国科学院城市环境研究所;中国科学院大学;中国科学院宁波城市环境观测研究站
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于站点监测数据构建的大气元素汞浓度预测方法，包括步骤：获得空气质量数据、水溶性离子浓度和GEM数据建立数据库；采用逐步多元线性回归获取对GEM的主要影响参数；根据主要影响参数进行多元线性回归，获取主要影响参数与GEM的线性关系式；通过指数回归法确定主要影响因素中的特征水溶性离子与GEM的指数关系式；结合线性关系式和指数关系式，通过迭代回归的方法，构建GEM预测模型。本发明无需大型的在线测定仪器测定大气中气态元素汞浓度，只需监测主要影响参数和特定水溶性离子浓度即可根据GEM预测模型获得大气元素汞浓度数据，同时充分考虑到水溶性离子对气态元素汞浓度的影响，使得最终获得的GEM预测模型计算结果更加准确。
一种基于站点监测数据构建大气元素浓度预测方法

[发明专利]搜索引擎关键词优化方法-CN201910114963.7有效
发明人：刘骏捷 -专利权人：上海晓材科技有限公司
申请日： 2019-02-14 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种搜索引擎关键词优化方法，包括：根据搜索引擎平台每日报告以及产品每日日志，生成原始训练数据的第一步骤；利用原始训练数据，从多个回归预测模型中确定最佳回归预测模型的第二步骤；将把实际数据轻微扰动后获得的人工样本数据输入最佳回归预测模型，根据最佳回归预测模型输出的目标预测值以及从人工样本数据中选择出的多个关键词，为每个关键词训练各自的局部线性回归模型的第三步骤；以及比较与多个关键词相对应的多个局部线性回归模型，根据比较结果筛选并停用由至少一个负面关键词构成的负面词集合的第四步骤
回归预测模型搜索引擎局部线性回归原始训练数据样本数据停用有效控制成本目标预测实际数据词集合贡献度扰动日志优化筛选输出支出

[发明专利]基于时序分解和循环神经网络的短时交通流预测方法-CN201910762200.3在审
发明人：余英豪;张伟斌;戚湧;郭海锋;张卓伟;桂林卿 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明结构主要分为三个部分：首先，通过历史平均模型构建日内交通流量趋势，并通过自回归滑动平均模型（ARIMA）拟合实际流量与日内流量趋势之间的剩余部分。然后建立广义自回归条件异方差（GARCH）模型来捕获自回归滑动平均模型残差序列的波动性以增强预测能力；使用长短时记忆神经网络（LSTM）用于捕捉日常交通的长期依赖性和非线性特征；最后，通过深度神经网络（本发明深入挖掘交通流数据的随机性与不确定性，充分考虑交通流数据中的线性和非线性特征，从而有效提高了交通流量数据的预测精度。
自回归滑动平均模型非线性特征交通流数据随机性短时交通流预测交通流量记忆神经网络交通流量数据不确定性模型构建神经网络实际流量预测能力波动性自回归预测残差拟合异方捕获捕捉融合挖掘交通学习

[发明专利]获取牡丹种子的油用品质评价模型的方法-CN201910650549.8在审
发明人：舒庆艳;刘政安;门思琦;彭丽平 -专利权人：中国科学院植物研究所
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G01N33/02 文献下载
摘要：本发明提供一种获取牡丹种子的油用品质评价模型的方法，包括：获取多份牡丹种子样本，获取各个样本的种仁评分、种皮评分和完整种子评分；分别按照种仁主要影响指标集合、种皮主要影响指标集合和完整种子主要影响指标集合进行检测，以得到各样本的种仁指标测试结果、种皮指标测试结果和完整种子指标测试结果；根据各样本的种仁指标测试结果和种仁评分，进行多元线性回归操作，以得到牡丹种子油用的种仁品质评价模型；根据各样本的种皮指标测试结果和种皮评分，进行多元线性回归操作，以得到牡丹种子油用的种皮品质评价模型；根据各样本的完整种子指标测试结果和完整种子评分，进行多元线性回归操作，以得到牡丹种子油用的完整种子品质评价模型。
指标测试种皮种仁样本品质评价多元线性回归牡丹种子油牡丹种子影响指标集合评价模型种子品质检测

[发明专利]一种冷轧薄带钢拉伸应变硬化指数在线检测方法及其装置-CN202110870477.5在审
发明人：唐成龙;俞鸿毅;王学敏;韩建增;程亚明;陈云鹏;周军 -专利权人：宝山钢铁股份有限公司;上海能辛智能科技有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：该冷轧薄带钢拉伸应变硬化指数在线检测方法包括以下步骤：S1.建立冷轧薄带钢的一元线性回归统计数据模型；S2.对一元线性回归统计数据模型的适用性进行训练；S3.将一元线性回归统计数据模型模型应用于冷轧薄带钢拉伸应变硬化指数在线检测
一种冷轧带钢拉伸应变硬化指数在线检测方法及其装置

[发明专利]一种居民用户的低碳策略优化方法及系统-CN202310768714.6在审
发明人：郑杨;任禹丞;王雨薇;顾新;徐丁吉;于帅 -专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：方法包括：采集居民用户数据，建立数据集，并对所述数据集进行预处理；建立多元线性回归模型，使用所述预处理后的数据集进行多元线性回归模型拟合，获得模型参数；基于所述多元线性回归模型计算居民用户的家庭碳排放量
一种居民用户策略优化方法系统

[发明专利]英语口语考试系统中的朗读题自动评分方法和设备-CN201210557363.6有效
发明人：颜永红;张俊博;潘复平 -专利权人：中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司
申请日： 2012-12-20 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G10L15/10 文献下载
摘要：该方法包括：对输入语音进行预处理，该预处理中包括分帧处理；从预处理的语音中提取语音特征；利用朗读文本搭建的线性语法网络和声学模型，对语音特征向量序列进行强制对齐，得到各音素分割点信息；按照各音素分割点信息，计算每个音素的后验概率；基于音素的后验概率，提取多维评分特征；根据评分特征和人工评分信息，使用支持向量回归法训练非线性回归模型，以便利用该非线性回归模型对英语口语朗读进行评分。使用专家打分数据训练评分模型，从统计上保证了机器评分的结果不会偏离人工评分，从而达到计算机对专家评分的高度模拟。
英语口语考试系统中的朗读自动评分方法设备

[发明专利]一种基于贝叶斯原理的试卷难易程度分析方法及系统-CN201911357396.4有效
发明人：海克洪;姜庆玲 -专利权人：武汉美和易思数字科技有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于贝叶斯原理的试卷难易程度分析方法及系统，所述方法包括：获取学生的历史综合评价数据集和历史试卷难度，所述综合评价数据集包括学生平时成绩；构建基于贝叶斯原理的线性回归模型；将所述历史综合评价数据集、所述历史试卷难度导入所述线性回归模型，对所述线性回归模型的权重进行参数估计；获取学生的当前综合评价数据集，将所述当前综合评价数据集和所述权重导入试卷难度计算模型中计算待出试卷的难度。
一种基于贝叶斯原理试卷难易程度分析方法系统

[发明专利]一种区块链的异常诊断模型的构建方法及异常诊断方法-CN202210856488.2有效
发明人：崔衍;孙福辉;胡亚谦;王晓燕;徐小博;张艺璐 -专利权人：人民法院信息技术服务中心
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种区块链的异常诊断模型的构建方法及异常诊断方法。包括，获取区块链的多项监测指标的数据；将每项监测指标的数据划分为多个按顺序排列的第一训练集；将每个第一训练集输入到对应的孤立树模型进行训练并得到多个第一诊断结果；对多个第一诊断结果进行投票得到每一项监测指标的第二诊断结果；将每一项监测指标的第二诊断结果作为第二训练集并输入到二分类线性回归模型中进行训练，将训练后的所述二分类线性回归模型以及多个孤立树模型作为异常诊断模型。通过本文实施例，综合区块链的多个异常监测指标，结合孤立森林算法以及二分类线性回归模型，得到包括双层学习模型的异常诊断模型。
一种区块异常诊断模型构建方法

[发明专利]基于线上百分位回归模型的高考录取分数预测算法-CN201811531044.1在审
发明人：孙全亮;吕震宇;边帅;王鑫;王丽彬 -专利权人：格学教育科技（唐山）有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于线上百分位回归模型的高考录取分数预测算法，它涉及分数预测技术领域。基于线上百分位回归模型的高考录取分数预测算法包括以下步骤：准备预测年份的分数线信息；找出近年来所有录取数据；准备线性回归相关数据；准备线性回归用年份及平均录取百分位；通过线性回归求得平均线上百分率；准备最低百分位与平均百分位的差值平均值；根据分数线和预测百分位反推名次；根据名次反推成绩；获取当年的一分一档表；预测出高考录取分数；采用上述技术方案后，本发明的有益效果为：它在基于线上百分位回归模型的高考录取分数预测算法在排位的基础上，综合考虑了分数线影响和高校发展趋势影响
基于线上百分回归模型高考录取分数预测算法

[发明专利]一种多PD结构的抗NLOS干扰可见光定位方法-CN202110359043.9在审
发明人：黄漪婧;马盛林;张辉 -专利权人：明晶芯晟（成都）科技有限责任公司
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G01S5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性回归模型的抗NLOS干扰可见光室内定位方法。传统的基于RSSI的可见定定位因为无法考虑NLOS干扰的强度，其精度严重受NLOS干扰影响，本发明利用线性回归模型，用PD接收到多个LED信号强度来对NLOS干扰强度进行估计，从而消除NLOS干扰带来的影响
一种 pd 结构 nlos 干扰可见光定位方法

[发明专利]基于改进最小二乘法的电能表综合检定方法及系统-CN201911341559.X在审
发明人：王清;代燕杰;吴悠;刘松;董贤光;陈祉如;徐新光;刘延溪;郑雪;邢宇 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进最小二乘法的电能表综合检定方法及系统，方法包括：生成原始数据的散点图并删除异常值，获取样本数据；对样本数据中的自变量进行Pearson相关性分析和VIF检验；确定自变量之间的多重共线性存在范围；通过拟合样本误差平均值回归线和中位数回归线对多重共线性进行检验；根据检验结果进行多元回归分析，初步确定回归方程；对回归方程的可信度进行检验，确定数据回归模型；通过残差分析修正数据回归模型；对各自变量权重进行归一化处理，计算各自变量对误差的影响权重并代入数据回归模型对电能表进行综合检定。
基于改进最小二乘法电能表综合检定方法系统