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[发明专利]基于最优轮廓系数自适应K均值聚类的JPDA多目标跟踪方法-CN202010797288.5有效
发明人：曹运合;李云辉;王徐华;罗运华;刘帅;韩玖胜;王从思 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最优轮廓系数自适应K均值聚类的JPDA多目标跟踪方法，包括：建立多个目标的状态转移模型，并根据状态转移模型预测当前时刻的目标状态矢量；建立雷达观测的非线性量测转移模型，并根据非线性量测转移模型和当前时刻的目标状态矢量计算当前时刻的预测量测矢量，得到预测量测集；对预测量测集进行基于最优轮廓系数自适应K均值聚类，得到组合聚类组；根据雷达获取的有噪量测数据和组合聚类组中的每个预测量测矢量得到对应的若干子聚矩阵；采用JPDA算法对每个子聚矩阵中的预测量测矢量进行更新
基于最优轮廓系数自适应均值 jpda 多目标跟踪方法

[发明专利]城市建设用地指标预测方法及装置-CN202210509562.3在审
发明人：吴锋 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种城市建设用地指标预测方法及装置，在基于待预测地区的历史数据建立碳排放与城市建设用地面积的定量关系且基于历史数据预测待预测地区的碳排放预测量后，根据定量关系和碳排放预测量，获得城市建设用地需求量，最后将城市建设用地需求量导入土地利用模拟模型，根据城市建设用地需求量与土地利用模拟模型的限制阈值的关系确定预测结果。
城市建设用地指标预测方法装置

[发明专利]一种基于区间时间序列的轴承温升预测方法-CN201410210909.X在审
发明人：谢锋云;周建民;曹青松;谢三毛 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2014-05-19 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于区间时间序列的轴承温升预测方法，所述方法采用模态区间的宽度来描述轴承温升预测中的不确定性变量大小，通过模态区间理论处理轴承温度信息获取中的测量不确定性及传统时间序列预测模型中的模型不确定性，将获得的轴承温升信息进行数据预处理，并将测量数据模态区间化，建立区间时间序列模型，进行轴承温升预测。本发明基于模态区间的时间序列轴承温升预测方法，既考虑了轴承温度在信息获取中的测量不确定性，又考虑传统时间序列预测模型中的模型不确定性，为轴承温升预测，提供了一种有效而且可靠的处理轴承温度预测不确定性方法本发明适用机床等使用轴承的行业对轴承的温升预测。
一种基于区间时间序列轴承预测方法

[发明专利]一种基于模糊聚类的中长期电力负荷预测方法-CN201511001376.5在审
发明人：牛强;吴显舟;王吉;邹刚;于伟东;李蒙;施阳;韩洁平;闫晶;王燕涛;李勇 -专利权人：国家电网公司;国网吉林省电力有限公司吉林供电公司;东北电力大学
申请日： 2015-12-28 - 公布日： 2016-04-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明是一种基于模糊聚类的中长期电力负荷预测方法，其特点是,包括：使用本方法开展中长期电力负荷预测，应确定预测量及其影响因素，通过观测获取各影响因素在一定时间范围内的样本数据，建立样本数据的模糊相似关系，分析各样本的独特性、相似性与亲疏程度等特征，对近似样本进行归并、分类与筛选，形成新的相对独立、关联性较低的行为因子(聚类后负荷影响因素)，依据分类结果，分析计算聚类后各样本序列与预测量序列(主行为)的灰色绝对关联度及样本序列的权重系数，以样本聚类结果随后拟合数据预测值为自变量，建立预测量的预测模型，具有科学合理，简便易行，预测精准，适用性强，适用于中长期电力负荷预测。
一种基于模糊中长期电力负荷预测方法

[发明专利]基于带滑动窗口贝叶斯网络的自适应软测量预测方法-CN201710657612.1在审
发明人：葛志强;刘紫薇;宋执环 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-08-03 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G06Q10/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于带滑动窗口贝叶斯网络的自适应软测量预测方法。该方法充分发挥滑动窗的优势，通过不断增添新样本、删除旧样本更新软测量模型，始终选用与待预测样本在时间上最接近的数据进行建模。在每个窗口中，采用贝叶斯网络的方法建立预测模型，通过参数学习的方式获得网络中各节点的先验概率分布，并将待预测样本的输入信息作为证据添加进已构建的网络中，求得待预测节点的后验概率分布，从而得到输出均值和方差，完成质量变量的预测。相比于其他现存的方法，本发明能对不断变化的工业过程给出较准确的质量预报，在得到预测值的同时可以给出相应的预测精度，并且很好地解决了当数据集存在缺失时的软测量预测问题。
基于滑动窗口贝叶斯网络自适应测量预测方法

[发明专利]一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法及系统-CN202010450151.2在审
发明人：熊浩清;唐晓骏;谢岩;高昆;王丹;刘轶;曹晓璐;崔维;崔召辉;陈上吉;王忠强;朱全胜;邢晓亮;刘博康 -专利权人：国网河南省电力公司;中国电力科学研究院有限公司;国网河南省电力公司电力科学研究院
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法及系统，属于电力系统电压稳定预测技术领域。本发明方法，包括：获取历史数据和处理数据；获取历史数据的残差序列，并针对残差序列进行平稳性检验，当检验通过后，根据残差序列，对处理数据进行预测时刻的WAMS测量和WAMS预测，确定WAMS测量值和WAMS预测值；取WAMS测量值和WAMS预测值的差值的绝对值，当差值的绝对值小于预设阈值时，确定WAMS预测值是否达到WAMS临界值；当WAMS预测值达到WAMS临界值时，根据WAMS预测值确定预测时刻的多项式拟合节点电压有效值
一种基于 wans 确定多项式拟合节点电压有效值方法系统

[发明专利]一种观测用降水量测算装置-CN202310509814.7在审
发明人：朱红伟;全胜蓝;张然;张强;徐华亭;刘家琳 -专利权人：上海勘测设计研究院有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01W1/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种观测用降水量测算装置，包括:测算模块，获取到采集模块的降雨量数据，并进行计算分析，得到该测算区域的降雨总量；预测模块，获取到测算模块的集合，并结合天气预测数据，对该地区未来降雨量进行预测判断；处理模块，获取到测算子区域时间降雨量，并与对应的测算子区域中的误差合格降雨预测量或误差不合格降雨预测量相加，得到测算子区域预测降雨总值，并基于测算子区域预测降雨总值进行调配判断；调配模块，获取到处理模块的外调配信号和内调配信号，并完成对应调配工作，本发明可以对降雨量进行精准进行测量，以及进行雨量预测，根据预测得到的降雨量，给出安全合理的泄洪计划，保证雨量大时，该地区的安全性。
一种观测降水量测算装置

[发明专利]一种融合多源信息的混凝土塌落度高精度预测方法-CN201910944400.0有效
发明人：张英杰;李明珠;邓立波;胡作磊;丁灿;孙庆帅 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多源信息的混凝土塌落度高精度预测方法，本发明通过使用原料配比，结合改进的粒子群优化神经网络得到塌落度预测模型一；通过湿度传感器，检测混凝土的湿度值；训练卷积神经网络模型，结合LSTM神经网络得到基于机器视觉方法的塌落度预测模型二；将塌落度预测模型一，与湿度值以及塌落度预测模型二进行训练，得到最终的神经网络预测模型，用于对混凝土的塌落度进行实时的预测。本发明避免了传统工业测量混凝土塌落度方法的局限，如：人工测量会存在测量偏差，且费时费力的缺陷；避免了数值模拟中骨料的粗细对混凝土预测值的影响，单一的传感器物理值的局限性，以及单一的通过图像处理的抗干扰性能差等对预测值造成的影响
一种融合信息混凝土塌落高精度预测方法

[发明专利]一种基于机器学习的脉管制冷机工况预测方法及系统-CN202110407253.0有效
发明人：邓伟峰;吴炜民;陈威;王晓天;冀一佳;戚晗轩;曾文静;顾志豪;夏雨辰 -专利权人：苏州大学张家港工业技术研究院;苏州大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的脉管制冷机工况预测方法及系统，方法包括以下步骤：采集脉管制冷机运行时的工况参数数据，并将工况参数数据分为二个部分：训练数据、检验数据；基于训练数据采用LM优化的反向传播算法搭建工况预测模型，通过迭代的方法不断提高工况预测模型的精度；将检验数据输入到工况预测模型中，并将通过工况预测模型计算得出的预测值和实际测量的数据进行比对，验证工况预测模型的精度；系统包括：数据采集模块、学习训练模块、检验模块本发明通过采集脉管制冷机运行时的工况参数数据搭建训练学习模型，准确预测较难测量的给定PTC的活塞行程和压力幅值，该方法测量成本低于加装传感器且预测值与实际值偏差较小。
一种基于机器学习脉管制冷机工况预测方法系统

[发明专利]基于半监督回归学习的多模型软测量方法-CN201210148588.6无效
发明人：阎威武;李哲;王国良;陈世和;张曦 -专利权人：上海交通大学;广东电网公司电力科学研究院
申请日： 2012-05-11 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督回归学习的多模型软测量方法，包括步骤：步骤一：对数据进行聚类；步骤二：根据数据分类结果采用多个子模型预测方案共同进行子模型预测，获得子模型预测结果；步骤三：将多个子模型预测结果进行合并，得到预测结果。加权式多模型软测量建模方法不要求事先就对输入数据进行分类，所以只要子模型采取在线建模方法，就可以对数据进行实时分类而在线地得到预测结果。切换式多模型软测量建模方法子模型因为仅仅只对一部分相似的输入数据进行预测，所以它的模型预测准确度比较高，可以很好地根据工况情况对数据进行区分预测。
基于监督回归学习模型测量方法

[发明专利]温度分布预测装置-CN201410482739.0有效
发明人：小原一浩 -专利权人：东芝三菱电机产业系统株式会社
申请日： 2014-09-19 - 公布日： 2017-05-24 - 主分类号： B21B38/00 文献下载
摘要：本发明提供一种能够高精度地预测被轧材料在板宽方向上的温度分布的温度分布预测装置。温度分布预测装置包括测量被轧材料宽度方向中央部的表面温度的中央温度测量单元、以及测量被轧材料宽度方向任意点的表面温度的宽度方向温度测量单元。温度分布预测装置还包括计算被轧材料宽度方向中央部的表面温度的中央温度计算单元。并且，温度分布预测装置基于中央温度测量单元测量出的第一位置的测量值、宽度方向温度测量单元元计算出的第二位置的测量值、以及中央温度计算单元计算出的第二位置及第三位置的计算值，计算出通过第三位置的被轧材料的宽度方向任意点的表面温度
温度分布预测装置

[发明专利]能源管理系统和电力控制方法-CN201510378310.1在审
发明人：长曾我部纪理子 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2015-07-01 - 公布日： 2016-01-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明的能源管理系统具备以下各部：存储部(21)，用于按照测量对象物的工作状况，分类保存用电力测量单元(11)测量的所述测量对象物的用电量；以及，计算部(22)，用于根据记录所述测量对象物每天工作状况的信息的日历，预测未来的预测用电量，所述计算部根(21)据一天的工作状况，并基于所述存储部中按照工作状况分类保存的用电量，来预测该一天的预测用电量。
能源管理系统电力控制方法

[发明专利]星载电子系统在轨可靠性的预测系统及方法-CN201210585817.0有效
发明人：尤明懿;张小林;吴献忠 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种星载电子系统在轨可靠性的预测系统及方法，所述预测系统包括：地面测控采集装置、遥测量识别单元、遥测量分类单元、第一可靠性预测单元、第二可靠性预测单元、第三可靠性预测单元和预测结果集成单元。利用本发明的预测系统和预测方法可以有效预报系统的关键电路的衰退情况并给出可靠性评估结果，从而为实现星载电子设备主动式主备切换，预测星载电子系统剩余工作寿命提供了可靠性数据基础。
电子系统可靠性预测方法

[发明专利]预测车辆方向角的方法和装置-CN201810641837.2在审
发明人：张立成 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测车辆方向角的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：分别对图像数据和惯性测量数据进行特征提取以得到图像数据和惯性测量数据的输出特征；将图像数据的输出特征和惯性测量数据的输出特征进行拼接；对拼接后得到的输出特征进行运算处理以得到预测的车辆方向角该实施方式能够通过融合图像数据和惯性测量数据来共同进行车辆方向角的预测，从而提升了车辆方向角预测的准确率。
车辆方向惯性测量输出特征图像数据预测拼接计算机技术领域方法和装置融合图像特征提取运算处理准确率

[发明专利]油气浓度大数据智能检测系统-CN202111563280.3有效
发明人：郭硕;张成;徐之炎;刘治同;郭冠廷;马从国;周恒瑞;丁晓红;王苏琪;王建国;陈亚娟;秦小芹;金德飞 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种油气浓度大数据智能检测系统由测量参数采集平台和多点油气浓度预测子系统两部分组成，测量参数采集平台实现对测量参数精确检测，多点油气浓度预测子系统实现对测量参数进行处理和油气浓度预测，提高检测油气浓度的准确性和可靠性；本发明有效解决了现有油气浓度没有根据油气浓度变化的非线性、大滞后和耦合性等对油气浓度的影响，没有对油气浓度进行精确预测，从而极大的影响油气企业安全生产的可靠运行和智能化管理问题。
油气浓度数据智能检测系统