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]一种臭氧浓度预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211284548.4在审
  • 尤佳;李京兵;黄梦醒;郑俊华;龚诚;武贵路;刘婧 - 海南大学
  • 2022-10-17 - 2023-01-17 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种臭氧浓度预测方法、装置、设备及可读存储介质,应用于臭氧检测领域,包括:获取历史臭氧序列数据,并利用变分模态分解对历史臭氧序列数据进行分解,得到多个模态分量;计算历史臭氧序列数据与多个模态分量之和的差值,得到剩余项;利用模态分解算法对剩余项进行分解,得到多个本质模态分量;利用神经网络对每个本质模态分量进行预测,得到每个本质模态分量对应的预测结果,并将所有的预测结果相加,得到项最终预测结果;计算多个模态分量和项最终预测结果的和,得到臭氧浓度预测结果。本发明在臭氧浓度预测的过程中,除了使用模态分量信息之外,还利用剩余项二次分解信息,使得对臭氧浓度的预测更加准确。
  • 一种臭氧浓度预测方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]一种视频压缩中的预测方法-CN201811261733.5有效
  • 田林海;岳庆冬;李雯 - 北京宏达一甲教育科技有限公司
  • 2018-10-26 - 2020-08-28 - H04N19/176
  • 本发明涉及一种视频压缩中的预测方法,包括:将图像分为相同大小的多个MB,选取其中一个MB作为待预测MB;采用第一预测模式对所述待预测MB进行预测,获得第一主观和;采用第二预测模式对所述待预测MB进行预测,获得第二主观和;比较所述第一主观和与所述第二主观和,以选取所述待预测MB的最终预测模式。本实施的通过预测选择算法可以选择出第一预测模式和第二预测模式中最优的一种预测方法,对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
  • 一种视频压缩中的预测方法
  • [发明专利]编码装置、解码装置和程序-CN202080093165.1在审
  • 岩村俊辅;根本慎平;市谷敦郎 - 日本放送协会
  • 2020-12-23 - 2022-08-30 - H04N19/12
  • 一种编码装置,以对由亮度信号和色差信号构成的图像进行分割得到的块单位进行编码处理,所述编码装置具有∶预测部,预测作为所述色差信号的编码对象块的对象色差块并生成预测色差块;差生成部,生成色差预测,所述色差预测表示所述对象色差块与所述预测色差块之间的分;变换部,对所述色差预测应用变换处理并生成变换系数,所述变换部根据所述图像的信号格式来控制应用于所述变换处理的变换类别。
  • 编码装置解码程序
  • [发明专利]带宽压缩中的后选择预测方法-CN201811260608.2在审
  • 李雯;田林海 - 西安科锐盛创新科技有限公司
  • 2018-10-26 - 2020-05-05 - H04N19/59
  • 本发明涉及一种带宽压缩中的后选择预测方法,包括:将图像分成大小相同的多个MB;采用自适应分割的像素值差异预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一主观和;采用4分块跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二主观和;根据所述第一主观和与所述第二主观和确定所述当前MB中每个像素的最终预测。本发明提供的带宽压缩中的后选择预测方法,以自适应分割的像素值差异预测方法和4分块跳块扫描多方向预测方法为基础,通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法,对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
  • 带宽压缩中的选择预测方法
  • [发明专利]带宽压缩中的后选择预测方法-CN201811261674.1在审
  • 李雯;田林海 - 西安科锐盛创新科技有限公司
  • 2018-10-26 - 2020-05-05 - H04N19/50
  • 本发明涉及一种带宽压缩中的后选择预测方法,包括:将图像分成大小相同的多个MB;采用基于四叉树的带宽压缩预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一绝对值和;采用多线程跳块扫描预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二绝对值和;根据所述第一绝对值和与所述第二绝对值和确定所述当前MB中每个像素的最终预测。本发明提供的带宽压缩中的后选择预测方法,以基于四叉树的带宽压缩预测方法和多线程跳块扫描预测方法为基础,通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法,对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
  • 带宽压缩中的选择预测方法
  • [发明专利]一种基于LSTM的突发型滑坡位移预测方法-CN202210824325.6有效
  • 唐宇峰;蔡宇;陈星红;杨泽林;周帅;王员 - 四川轻化工大学
  • 2022-07-14 - 2022-10-28 - G06Q10/04
  • 本发明提供了一种基于LSTM的突发型滑坡位移预测方法,其内容包括:按“流转训练”方法,通过集合经验模态分解(EEMD)将由累计位移序列得到的变形速率序列分解,得到周期项及趋势项;分别通过多项式拟合及周期项LSTM网络得到变形速率的趋势项及周期项预测值,并由趋势项及周期项预测值之和得到主预测变形速率;将主预测变形速率与预设或预测预测变形速率相加,得到总预测变形速率;通过总预测变形速率与下一循环实际变形速率相减得到变形速率序列;通过变形速率序列建立LSTM网络,对下一循环的变形速率进行预测;将总预测变形速率与该次实测位移进行相加,得到对下一循环的最终预测位移。
  • 一种基于lstm突发滑坡位移预测方法
  • [发明专利]基于概率预测模型的短期风电功率预测方法-CN202110517888.6有效
  • 杨丽君;王冬生;赵宇;霍伟;张灵犀;刘慧婷 - 燕山大学
  • 2021-05-12 - 2023-02-03 - H02J3/00
  • 本发明提出一种基于概率预测模型的短期风电功率预测方法,即:1)由变分模态分解将风电功率历史数据分解为多个分量,针对每一维分量分别建立泄露积分型回声状态网络模型进行训练预测,将各个预测结果进行重构,得到风电功率点预测值;2)应用回声状态分位数回归网络对点预测进行建模,得到不同分位数条件之下的预测值;3)将点预测值与预测值进行整合,在点预测的基础上由预测进一步提高预测精度,得到风电功率的概率预测值。本发明针对风电功率具有随机性、波动性特点,结合点预测模型与预测模型,得到概率预测模型,对风电功率进行精准的预测,对确保电力系统安全、经济、稳定的运行具有重大意义。
  • 基于概率预测模型短期电功率方法

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