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]基于CSO优化DBN模型的电力业扩项目时长预测方法-CN202210268779.X在审
  • 林镜星;谢志炜;许斌斌;林其雄;周鑫;姚汉星 - 广东电网有限责任公司广州供电局
  • 2022-03-18 - 2022-07-22 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于CSO优化DBN模型的电力业扩项目时长预测方法,包括:根据项目费用的分布,确定待预测项目的目标DBN预测模型;将待预测项目数据输入至训练好的目标DBN预测模型中,得到待预测的项目时长;训练DBN预测模型包括:根据历史项目费用将电力业扩历史项目分类得到四个项目的费用区间;动态选择每个费用区间的历史数据,建立对应类别的DBN预测模型;根据DCCSO对DBN预测模型的初始权值优化,得到目标初始权值;对DBN预测模型的目标初始权值进行微调,得到训练好的DBN预测模型。本申请在训练的早期利用DCCSO优化DBN预测模型的权值并通过联合初始权值的正则项作为目标适应度函数,通过优化后的DBN模型对业扩时长进行预测,能够快速得到精确的业扩时长。
  • 基于cso优化dbn模型电力项目预测方法
  • [发明专利]一种电力业扩项目时长的预测方法和装置-CN202210269439.9在审
  • 林镜星;周鑫;林其雄;谢志炜;许斌斌;黄智豪 - 广东电网有限责任公司广州供电局
  • 2022-03-18 - 2022-07-15 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种电力业扩项目时长的预测方法,包括:获取待预测的电力业扩项目时长的初始数据;将初始数据输入至训练好的混合预测模型,得到混合预测模型输出的时长预测值,其中,混合预测模型包括BP预测子模型、DBN预测子模型和ELM预测子模型;时长预测值包括BP预测子模型输出的第一时长预测值、DBN预测子模型输出的第二时长预测值和ELM预测子模型输出的第三时长预测值;根据第一时长预测值、第二时长预测值和第三时长预测值和预设的权重值,得到待预测的电力业扩项目时长。本申请通过信息熵和平均互信息确定预设的权重值,利用权重值得到训练好的混合预测模型,根据训练好的该混合预测模型,得到电力业扩项目时长。
  • 一种电力项目预测方法装置

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