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[发明专利]一种基于鲸鱼优化算法和DRESN的短期电力负荷预测方法-CN202310565369.6在审
发明人：唐贤伦;郭祥麟;李洁;黄健;王乐君;谢涛;张家瑞;刘行谋;王会明;邹密 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于鲸鱼优化算法和DRESN的短期电力负荷预测方法，首先使用变分模态分解(Variational mode decomposition，VMD)对负荷序列进行平稳化处理，并计算各分量样本熵值(Sample Entropy，SE)，将样本熵值相似的分量进行合并重构。然后采用偏自相关函数(Partial Auto Correlation Function，PACF)计算滞后阶数，确定最佳的输入变量序列。最后，将结合气象特征因素的重构模态分量输入至预测模型，采用泛化能力和鲁棒性更强的双存储池回声状态网络模型(Double Reservoir Echo State Network，DRESN)进行短期电力负荷数据的预测，并采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)对模型进行参数寻优。本发明相比于传统预测方法，有更高的精确性。
一种基于鲸鱼优化算法 dresn 短期电力负荷预测方法

[发明专利]一种结合CDC-VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法-CN202310003746.7在审
发明人：唐贤伦;郭祥麟;谢颖;李自若;李洁;张家瑞;邹密;罗洪平 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种结合CDC‑VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法，首先使用局部方向中心性聚类算法CDC对原始负荷数据进行精确聚类，并采用戴维森堡丁指数DBI对比其他聚类算法，得出CDC算法聚类效果最优。之后采用变分模态分解VMD对负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF)，以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用深度回声状态网络DESN来拟合各个序列的历史数据和预测数据的关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于传统预测方法，有更高的精确性。
一种结合 cdc vmd 回声状态网络短期电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于数据重构和TCN-BiLSTM的短期风电功率预测方法-CN202310128193.8在审
发明人：唐贤伦;张家瑞;谢颖;纪静;李自若;郭祥麟;邹密;王会明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于数据重构和TCN‑BiLSTM的短期风电功率预测方法。首先利用结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解处理，将功率序列分解得到多个本征模态函数(IMF)，以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度。然后计算每个分量的样本熵(SE)值，并将SE值相近的分量归为一类，合并得到新的重构分量，从而减少需要训练和预测的分量数量。最后，建立一种结合时间卷积网络(TCN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的多元组合预测模型对各分量进行特征提取、信息挖掘及预测，并叠加各分量的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于其他风电功率预测传统方法，具有更高的预测精度。
一种基于数据 tcn bilstm 短期电功率预测方法

[实用新型]汽车流水槽以及具有其的汽车-CN201320328897.1有效
发明人：田亮;郭祥麟;艾朋利;刘爱军;焦天培 -专利权人：北汽福田汽车股份有限公司
申请日： 2013-06-07 - 公布日： 2013-11-27 - 主分类号： B62D25/13 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种汽车流水槽以及具有其的汽车，所述汽车流水槽包括：相对设置的上面板和下面板；以及支架，所述支架设在所述上面板和下面板之间，所述支架包括：主体，所述主体大体沿上下方向延伸；上支撑部，所述上支撑部设在所述主体的上端，且所述上支撑部的上表面抵接所述上面板的下表面；和下支撑部，所述下支撑部设在所述主体的下端，且所述下支撑部的下表面抵接所述下面板的上表面。根据本实用新型的汽车流水槽，通过在汽车流水槽的上面板和下面板之间设置支架，支架起到支撑流水槽的作用，可以增强汽车流水槽的垂向刚度，解决了汽车流水槽垂向刚度弱容易引起车内轰鸣声的问题。
汽车流水以及具有