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[发明专利]基于粒子群算法和神经网络的辛烷值损失预测方法-CN202011470267.9有效
发明人：耿盛涛;景志勇;张勋才;吴涛;宋久祥;韩俊涛 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于粒子群算法和神经网络的辛烷值损失预测方法，其步骤为：首先，采集催化裂化汽油精制脱硫装置中的操作变量的原始数据和辛烷值损失值数据，并对操作变量的原始数据进行预处理；其次，采用决策树回归和皮尔森相关系数对处理后的数据进行特征筛选，得到特征变量；再利用特征变量对应的样本数据和辛烷值损失值数据对四层BP神经网络进行训练得到辛烷值损失预测模型；最后，利用粒子群算法和辛烷值损失预测模型对特征变量对应的样本数据进行迭代寻优，输出最小的辛烷值损失值对应的特征变量的取值。本发明通过将粒子群算法和BP神经网络相结合寻找最小的辛烷值损失值对应的特征变量的取值，避免了重复训练的过程，提高了预测效率。
基于粒子算法神经网络辛烷值损失预测方法

[发明专利]一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法-CN201910910632.4有效
发明人：江豪;张保威;王永华;王锦;宋久祥;魏敬典;冯立增 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提出一种基于改进粗集算法的细纱断纱因素定量分析方法，其步骤为：首先，采集细纱断纱因素的学习样本数据，并将学习样本数据转化为二进制信息表；其次，根据二进制信息表中属性的属性值的数据类型对二进制信息表进行离散化，得到离散数据集；再利用改进的粗集算法消除离散数据集中的冗余属性得到约简，并计算约简中所有属性的权重；然后，对权重进行排序，将权重最大的属性作为故障节点，并利用故障树分析法对故障节点构建贝叶斯网络；最后，利用贝叶斯网络对下一次的故障数据进行处理，输出断纱因素的主要因素。本发明能够确定断纱因素的权重，协助用户快速定位断纱因素，进而改进影响较大的因素，降低断头以提高生产效率。
一种基于改进算法细纱因素定量分析方法

[发明专利]基于D-value-LSTM神经网络模型的风电功率预测方法-CN202210588835.8在审
发明人：江豪;王永华;张保威;宋久祥;崔洪博;余泽港;孙伟光 -专利权人：郑州轻工业大学;郑州天启自动化系统有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于D‑value‑LSTM神经网络模型的风电功率预测方法，用于解决风力发电的随机性和波动性造成的原始数据无法有效进行风电功率预测的问题。该方法的步骤为：首先，使用D‑Value算法对原始数据进行处理，构建D‑Value‑LSTM神经网络预测模型，并运用LSTM神经网络进行功率预测训练；其次，将原始数据输入D‑value‑LSTM神经网络模型中进行测试，获得差值风电预测功率；最后，将差值功率进行反向D‑value处理得到风电功率的预测结果。本发明的对比实验显示，D‑value‑LSTM神经网络的对长时间维度的风电功率预测精度提升明显。
基于 value lstm 神经网络模型电功率预测方法

[发明专利]一种基于PSO-DE的共享汽车区域调度方法-CN202210625779.0在审
发明人：江豪;王永华;张保威;宋久祥;崔洪博;余泽港;姚廷 -专利权人：郑州轻工业大学;郑州天启自动化系统有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于PSO‑DE的共享汽车区域调度方法，首先，使用Kmeans算法对停车点进行区域划分，统计每个区域的停车数目；其次，根据每个区域的停车数目构建状态指示函数，并根据状态指示函数设定异地操作车辆的奖励机制；然后，分析用户异地操作车辆的概率，结合每个区域的停车数目和奖励机制计算用户各项操作的成本；并以用户各项操作的成本建立目标函数；最后，利用粒子群差分进化算法对目标函数进行优化求解，得到最优调度方案。本发明针对区域车辆冗余问题，用车高峰期车辆不足问题，提出了奖励机制方案，停车路径选择方案，解决了现实情况中共享汽车调度的问题；对比实验显示，PSO‑DE算法比单独使用DE算法的优化效果有很明显的提升。
一种基于 pso de 共享汽车区域调度方法

[发明专利]一种基于在线监测的细纱断头因素实时关联定位方法-CN201910910218.3有效
发明人：张保威;江豪;王永华;冯立增;魏敬典;王锦;宋久祥 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： D01H13/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于在线监测的细纱断头因素实时关联定位方法，其步骤为：首先利用断头监测系统实时监测细纱设备是否出现断头，当出现断头时，利用在线监测系统实现对细纱设备参数数据的实时获取和整合，最后，利用数据关联分析方法对细纱设备参数数据进行分析，查找导致细纱断头的因素，定位出细纱断头因素，并指示相关技术人员进行维修。本发明利用在线监测系统实时获取断头数据、设备状态参数、原棉质量数据和环境参数，再结合数据关联分析方法实时分析设备状态参数、环境参数以及原棉质量数据与断头之间的动态关联分析，找出导致细纱断头的因素，并提醒指示相关人员进行处理，降低断头，提高生产效率。
一种基于在线监测细纱断头因素实时关联定位方法