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[发明专利]一种燃料电池性能退化预测方法-CN202310054785.X有效
发明人：陶孜菡;张楚;张越;熊金琳;彭甜;王业琴;李正波;索雷明;黄凤芝;胡浩文 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种燃料电池性能退化预测方法，采集燃料电池电压退化数据，采用SG滤波器对原始数据进行平滑处理，运用灰色关联度分析对数据进行辅助变量的选取，建立基于Bagging集成学习和时间卷积网络性能退化预测模型；采用半数均匀初始化对蝠鲼觅食优化算法的种群进行初始化操作，在链式觅食的位置更新中引入自适应权重和适应度‑距离平衡策略，得到IMRFO；运用Bagging集成学习对多个弱学习器进行融合预测，并利用第一层的预测结果对TCN模型进行训练，同时使用IMRFO对TCN进行参数优化，获得最佳参数，并将最优参数和测试数据样本输入到TCN预测模型中得到最终预测结果。与现有技术相比，本发明能够有效地预测燃料电池电压退化趋势，提高性能退化预测模型精度。
一种燃料电池性能退化预测方法

[发明专利]一种燃气轮机的氮氧化物预测排放检测方法及系统-CN202310080463.2有效
发明人：伏咏妍;彭甜;张昭;王宇涵;张楚;孙娜;熊金琳;陶孜菡;金德飞;马慧心 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种燃气轮机的氮氧化物预测排放检测方法及系统，包括：获取燃气轮机传感器上的变量数据；采用随机森林挑选重要性高的参数。将局部敏感哈希LSH用于优化informer模型，并使用该模型预测发电厂燃气轮机氮氧化物排放；将挑选出来的参数和变量输入到改进的informer模型中，并对informer的模型进行调参，找出informer模型影响最大的超参数；对混沌博弈优化算法进行改进，加入精英反向学习机制和黄金正弦；使用改进的算法对模型的超参数进行进一步优化。本发明用于发电厂燃气轮机氮氧化物的预测，提高氮氧化物预测精度，解决了现有技术对氮氧化物预测精度不高的问题。
一种燃气轮机氧化物预测排放检测方法系统

[发明专利]基于集成深度学习的污水处理过程软测量建模方法-CN202310053332.5有效
发明人： 熊金琳;彭甜;李正波;陶孜菡;张楚;赵环宇;伏咏妍;王宇涵;黄小龙;花磊 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成深度学习的污水处理过程软测量建模方法。首先获取污水数据作为辅助变量；再对采集到的几个变量使用KPCA特征选择之后作为模型的输入；建立污水软测量集成模型，该集成模型有两层，第一层包括BiLSTM、LSSVM和XGBoost三个基学习器，采用5折交叉验证方法进行训练，第二层采用ELM作为元学习器；最后采用极限学习机对初始预测结果进行误差校正。为了提高模型的性能，提出了RSA算法对模型参数进行优化；并根据RSA算法在收敛精度以及易陷入局部最优等方面问题，使用拉丁超立方、非线性因子、黄金正弦和翻筋斗策略对其进行改进。与传统的软测量方法相比，本发明能够集合各模型的优势，整体模型泛化能力更强，预测精度更高。
基于集成深度学习污水处理过程测量建模方法

[发明专利]一种电动汽车锂电池温度预测方法及装置-CN202310661234.X在审
发明人：钱诗婕;熊金琳;陶孜菡;李茜;李燕妮;张楚;王业琴;彭甜;张新荣 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开一种电动汽车锂电池温度预测方法及装置，采集不同老化程度下锂电池数据，基于灰色关联度理论选取强相关的温度特征，利用DBSCAN聚类算法对关键温度特征集合划分基于不同老化程度的数据样本子集；运用TCN温度预测模型对不同老化程度的数据样本子集进行分别温度预测，得到第一层预测结果；组合所有预测值重构为新的数据集作为温度在线预测模型OSELM的输入；采用Chebyshev混沌映射对蜜獾算法的种群进行初始化，在挖掘阶段中加入Levy飞行和透镜成像反向学习策略，得到XHBA算法；同时使用XHBA优化OSELM的权重和偏置，并将最优权重和偏置和测试数据样本输入到OSELM预测模型中进行融合预测，得到预测结果。本发明能够有效实现电动汽车锂电池温度的在线预测，并能提高预测精度。
一种电动汽车锂电池温度预测方法装置

[发明专利]一种亚硝态氮浓度软测量预测方法-CN202211513357.0有效
发明人：刘康;张楚;彭甜;纪捷;伏咏妍;陶孜菡;李正波;熊金琳 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种亚硝态氮浓度软测量预测方法，采集养殖水厂数据，运用主成分析法对数据进行辅助变量的选取，获得温度、pH、溶解氧、氧化还原电位这4个影响亚硝态氮浓度的辅助变量，同时测定水体中亚硝态氮的浓度，对数据进行预处理，建立基于ELM亚硝态氮的浓度软测量预测模型；采用拉丁超立方抽样对SSA种群进行初始化操作，在樽海鞘领导者位置更新中引入Logistic映射与非线性动态权重策略；在追随者位置更新中，引入引力搜索策略，得到LGSSA；使用LGSSA对ELM极限学习机进行参数优化，获得最佳参数，并将最优参数和测试数据样本输入到ELM预测模型中得到预测结果。与现有技术相比，本发明能够有效地预测水体亚硝态氮浓度，提高软测量预测模型精度。
一种亚硝态氮浓度测量预测方法

[发明专利]一种污水处理过程优化控制方法-CN202310295953.4在审
发明人：李正波;张楚;黄子杨;孙娜;于修福;熊金琳;宋世豪;伏咏妍 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种污水处理过程优化控制方法，包括数据采集、数据预处理、建立预测模型和优化控制设计。数据采集用于采集污水处理过程中各种化学成分的数据；数据预处理对获取的数据进行特征选择，降低数据的计算复杂度；建立预测模型首先要对模型进行训练，建立基于集成深度随机向量函数链接网络的污水处理过程预测模型，得到最佳的参数，然后使用改进的算术优化算法优化预测模型，提高模型的预测能力，最后对获取的污水数据进行预测；优化控制设计通过接收预测模块的预测结果，利用多目标算术优化算法找到最优解集，并将此最优解集作为底层控制器的设定值。本发明提高了模型的预测效果，并有效地提高了污水的处理效率。
一种污水处理过程优化控制方法

[发明专利]一种青霉素发酵过程关键变量软测量方法及系统-CN202211470316.8有效
发明人：李沂蔓;彭甜;张楚;孙娜;熊金琳;宋世豪;张越;陶孜菡 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种青霉素发酵过程关键变量软测量方法及系统，包括如下步骤：实时收集青霉素发酵过程中产生的变量；对采集到的输入变量利用集成经验模态分解EEMD进行去噪处理；对去噪处理后的变量利用PACF算法进行特征选择，构建最优输入特征集合；利用最优输入特征集合建立软测量模型，将处理好的输入变量送入构建的软测量模型中进行训练；软测量模型为基于深度信念神经网络DBN和极限学习机模型ELM的DBN‑ELM模型；引入AGWO算法对软测量模型的参数进行优化，利用优化后的软测量模型进行预测，输出青霉素浓度预测结果。与现有技术相比，本发明建立的青霉素浓度软测量模型能够实现青霉素浓度的在线预测，具有计算速度快、准确性高的优点。
一种青霉素发酵过程关键变量测量方法系统

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