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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果6398831个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种融合经验模态分解和Informer模型的海表面温度预测方法-CN202310667505.2在审
  • 黄豪彩;魏丹妮;丁维涛;许世杰 - 浙江大学
  • 2023-06-07 - 2023-09-12 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种融合经验模态分解和Informer模型的海表面温度预测方法,包括:获取海表面温度历史数据;对海表面温度历史数据进行预处理,得到有效海表面温度数据集,选取每一天中同一时刻的海表面温度组合成新的海表面温度时间序列;采用融合经验模态分解方法对新的海表面温度时间序列进行分解,得到多个IMF分量;将IMF分量输入Informer模型,通过Informer模型对IMF分量进行预测输出,得到相应的预测值,对预测值进行对应叠加求和,得到最终的预测值结果。本发明将经验模态分解方法和Informer模型结合,构建EMD‑Informer模型来预测表面温度,本发明可对长时间序列数据进行有效预测,降低了数据的不平稳性对模型预测的影响,具有更高的预测精度和运行效率
  • 一种融合经验分解informer模型表面温度预测方法
  • [发明专利]一种道路气象预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910878537.0有效
  • 李方星;孙彤;肖亚夫;宋文俊 - 北京心中有数科技有限公司
  • 2019-09-17 - 2021-04-27 - G08G1/0967
  • 本申请提供一种道路气象预测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:根据待测区域的地理信息,利用预先建立的道路表面温度预测模型对第一未来时间段的天气预报信息、第一过去时间段的历史道路表面温度观测信息和第二过去时间段的历史道路表面状况观测信息进行处理,预测得到第二未来时间段的道路表面温度预测信息,后续进而得到道路表面状况预测信息。本申请实施例通过结合地理环境、天气预报信息、历史道路表面温度以及历史道路表面状况,同时利用建立的道路表面温度预测模型先对道路表面温度进行预测,可准确地得到待测区域的道路表面温度预测信息。进而,在得到道路表面温度预测信息的基础上,对后续的道路表面状况进行准确预测
  • 一种道路气象预测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]建筑物地板表面温度预测方法及系统-CN201410337059.X在审
  • 李晴岚;李广鑫 - 深圳先进技术研究院
  • 2014-07-15 - 2014-10-08 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种建筑物地板表面温度预测方法,包括如下步骤:收集近年的空气温度及建筑物地板表面温度的观测值;设计建筑物地板表面温度模型;利用收集的数据,使用协相关和自相关方法,确定建筑物地板表面温度与空气温度的显著协相关因子及建筑物地板表面温度的显著自相关因子并求解多元回归系数;根据上述设计的建筑物地板表面温度模型、建筑物地板表面温度与空气温度的显著协相关因子、建筑物地板表面温度的显著自相关因子以及回归系数,确定统计回归模型,预测建筑物地板表面温度。本发明还涉及一种建筑物地板表面温度预测系统。本发明能够提前预测建筑物地板表面温度,为气象局预报“回南天”天气提供服务指导。
  • 建筑物地板表面温度预测方法系统
  • [发明专利]一种基于CNN-LSTM的区域海表面温度预测方法-CN202110346550.9有效
  • 孙苗;姜晓轶;赵龙飞 - 国家海洋信息中心
  • 2021-03-31 - 2023-01-13 - G06Q10/04
  • 本发明的一种基于CNN‑LSTM的区域海表面温度预测方法,涉及物理海洋、计算机图形图像处理和深度学习领域。包括训练样本建立、模型构建和模型算法调整三步:首先采用留出法对区域海表面温度数据进行分割处理,并对预测的时间窗口进行设置;而后采用基于卷积神经网络CNN和长短期记忆神经网络LSTM相结合的算法,对海表面温度训练样本进行训练并建立海表面温度预测模型;最后根据模型的误差采用试错法对模型的参数进行调整训练并确定预测模型参数,实现区域海表面温度的高效预测。实践证明该方法可以通过CNN对海表面温度的空间特征进行提取,再通过LSTM对时序特征进行提取,从而提高海表面温度预测精度和效率,扩展了深度学习方法在区域海表面温度预测中的应用。
  • 一种基于cnnlstm区域表面温度预测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的海洋表面温度预测方法-CN202111419175.2在审
  • 宋弢;魏伟;徐丹亚;王家荣;韩润生;孟凡 - 中国石油大学(华东)
  • 2021-11-26 - 2022-04-26 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于深度学习的海洋表面温度预测方法,属于海洋观测技术领域,该方法首先获取含有海洋表面多个特征的数据样本库,对不同特征进行预处理,得到具有时空关联性的海洋表面温度场时空样本库;其次基于所述的海洋表面温度场时空样本库,利用卷积长短期记忆网络建立海洋表面温度预测模型:预测模型的输入为过去多个时刻的多个海洋表面环境特征,包括海表面温度、海表面盐度、海面高度,模型的输出为海洋表面未来时刻的温度场数据;预测模型的最终输出为目标海域t+1,t+2,t+3时刻的预测温度场。本发明利用深度学习的强非线性映射能力和多模态融合能力来开展海洋表面温度场的预测研究,实现了海洋表面温度场及时、准确、轻量化的预测
  • 一种基于深度学习海洋表面温度场预测方法
  • [发明专利]一种LED芯片光学特性预测方法及系统-CN201810769241.0有效
  • 陈焕庭;李燕;林惠川;胡俊民 - 闽南师范大学
  • 2018-07-13 - 2023-04-07 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种LED芯片光学特性预测方法及系统,该方法包括获取LED芯片的材料特性参数;根据所述材料特性参数建立芯片表面温度分布预测模型;获取发光特性参数;根据所述芯片表面温度分布预测模型和所述发光特性参数建立芯片表面亮度分布预测模型;根据所述芯片表面温度分布预测模型和预设材料特性参数预测芯片表面温度分布;根据所述芯片表面亮度分布预测模型、预设发光特性参数和预设材料特性参数预测芯片表面亮度分布。本发明实现了依据芯片的特性参数预测LED芯片的温度分布和亮度分布。
  • 一种led芯片光学特性预测方法系统
  • [发明专利]一种基于遥感数据的多层ConvLSTM海表面温度预测计算方法-CN202011235234.6在审
  • 韩震;张雪薇;周玮辰 - 上海海洋大学
  • 2020-11-08 - 2021-03-23 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于遥感数据的多层ConvLSTM海表面温度预测计算方法,属于海洋遥感技术领域,本发明结合了卷积神经网络和循环神经网络的特点,能有效处理时间序列遥感数据的批量性问题,预测表面温度季节性和年度长期趋势,并通过时间信息来展示空间信息要素,预测未来海表面温度在周期变化下的空间特征。方法包含如下步骤:接收卫星海表面温度遥感数据;遥感数据预处理;将归一化后的值作为生成器的标签值;建立样本生成器;随机选取生成器中的数据进行训练。海表面温度遥感数据时间序列长,本发明基于遥感数据预测表面温度的方法,能有效处理时间序列遥感数据的批量性问题,预测表面温度季节性和年度长期趋势。
  • 一种基于遥感数据多层convlstm表面温度预测计算方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top