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[发明专利]设备剩余使用寿命预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110761061.X在审
发明人：张燧;徐少龙 -专利权人：新智数字科技有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：该方法包括：根据设备的运行参数的历史数据，构建在历史数据的轨迹时间长度上基于质量函数的预测模型；获取设备在一段时间内运行参数的实时数据，并将实时数据与历史数据进行对比，找到与实时数据最为接近的一段相同时间的历史数据模块；基于历史数据模块对应的预测模型对实时数据进行预测，得到对实时数据所在设备的剩余使用寿命预测结果，因此，无论设备的运行参数的具体参数据是离散的还是连续的，都能以数据模块的形式进行比对，从而利用历史数据模块来实现剩余使用寿命的预测，提高了对数据利用的兼容性。
设备剩余使用寿命预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于区块链智能合约的电力用户访问控制方法和系统-CN202111478114.3在审
发明人：黎红;郭江涛;王涛;海拉提·恰凯;杨柳;薛飞;孙博文;魏乐;杨立东;裴香龙 -专利权人：国网新疆电力有限公司信息通信公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明适用于电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于区块链智能合约的电力用户访问控制方法和系统，所述方法包括：获取电力用户历史数据；对电力用户进行分类，并对电力用户历史数据进行数据划分，得到分类历史数据；对划分后的电力用户历史数据进行压缩，并对每一份个人保密数据进行加密，得到待广播数据包，并生成解密密钥；将各解密密钥发送至对应的用户，并将待广播数据广播于区块链。本发明通过分析当前在册用户的权限变更数据，对已经产生的电力用户历史数据进行部分加密压缩，并根据权限分配情况进行向各用户发布各自的解密密钥，此时电力用户历史数据能够存储于区块链中，用户只能够解密其权限内的数据，保证了数据的安全。
一种基于区块智能合约电力用户访问控制方法系统

[发明专利]一种变电站现场作业检测数据处理的方法、系统及应用-CN202210564705.0在审
发明人：杨小龙;马超;孙辰军;王静;王斌;何甜;姚陶;李静;刘宏;栾士江;张冬亚;高琳;刘甲林;袁伟博 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站现场作业检测数据处理的方法、系统及应用，所述的方法基于带有管理软件的CPU和数据存储单元的智能设备实现，所述的数据存储单元包括历史数据存储单元和当前数据录入暂存单元，在此基础上，所述的方法包括如下步骤：a、对历史数据存储单元进行初始化，录入历史数据并对应每一个历史数据进行设定阈值范围；b、CPU将当前数据录入暂存单元录入的数据与历史数据存储单元设定的阈值范围进行比较，如果在阈值范围内，直接进行下一步骤，如果超出阈值范围，则进行提醒告警；c、将当前数据录入暂存单元中未超出阈值范围内的数据转存到对历史数据存储单元，完成处理过程。
一种变电站现场作业检测数据处理方法系统应用

[发明专利]一种基于博弈神经网络的PM2.5浓度值预测方法-CN201811050495.3有效
发明人：付明磊;丁子昂;乐曹伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-09-10 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于博弈神经网络的PM2.5浓度值预测方法，包括如下步骤：步骤1、原始数据采集，原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据；步骤2、采用生成网络生成模拟数据；步骤3、采用判别网络判断模拟数据的真伪；步骤4、采用博弈神经网络预测PM2.5浓度值。本发明在对PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值相关指标历史数据和气象历史数据进行非线性相关分析之外，还引入一个生成网络将原始数据与噪声混合输出模拟数据，并将模拟数据送入判别网络进行判别，根据判别结果进行交次迭代与调整，针对小数据集，无需预设目标模型，可以准确描述PM2.5浓度值时间变化规律。
一种基于博弈神经网络 pm2 浓度预测方法

[发明专利]网管历史数据的网页显示方法-CN200610138223.X有效
发明人：袁虎 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2006-11-06 - 公布日： 2008-05-14 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种网管历史数据的网页显示方法，包括如下步骤：网管获取历史数据报表所在网页的定制内容，根据所述定制内容进行显示的设定；网管获取历史数据报表中的历史数据，生成HTML文件；网管调用操作系统的HTML浏览器，按照定制内容显示历史数据报表和HTML文件。
网管历史数据网页显示方法

[发明专利]预测学生成绩变化趋势的方法及系统-CN201611205391.6有效
发明人：张丹;苏喻;刘青文;武超 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2016-12-23 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测学生成绩变化趋势的方法及系统，该方法包括：预先构建学生成绩变化趋势预测模型，所述模型包括；基于一次历史数据的预测模型，以及基于多次历史数据的预测模型；获取用于预测学生成绩变化趋势的历史数据；基于所述历史数据及预先构建的学生成绩变化趋势预测模型，预测学生成绩变化趋势，得到预测结果。利用本发明，即使在历史数据量相对较少的情况下，也能得到准确的预测结果。
预测学生成绩变化趋势方法系统

[发明专利]一种基于车牌识别系统的停车场空余车位数预测方法-CN201710621642.7在审
发明人：侯国强;李正涛 -专利权人：武汉市艾派智能科技有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G08G1/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车牌识别系统的停车场车位预测方法，包括步骤1、获取停车场在场车辆数的准确历史数据获取停车场出入口数据集，基于出口数据集提取出口数据集的有效数据，基于出口数据集的有效数据提取入口数据集的有效数据，基于出入口数据集的有效数据获取停车场在场车辆数的准确历史数据；步骤2、根据步骤1获取的准确历史数据预测停车场空余车位数。本发明剔除了人工干预、复杂环境等对停车场历史数据的干扰，获得停车场准确的历史数据。
一种基于车牌识别系统停车场空余车位预测方法

[发明专利]数据处理方法、装置、服务器及计算机可读存储介质-CN201811143065.6有效
发明人：邹雪;吴昊 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开一种数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质，在所述数据处理方法中，将目标业务的数据进行切分存储于在线数据库以及历史数据库中，由于历史数据库的性能低于在线数据库的性能，因此，降低了业务数据的存储成本，另外，在对数据进行读写操作时，由于将历史数据由性能低的历史数据库中回迁到性能高的在线数据库中，统一使用在线数据库的业务处理逻辑进行数据处理，无需增加对历史数据库的处理逻辑，对业务处理逻辑的维护更容易。
数据处理方法装置服务器计算机可读存储介质

[发明专利]一种强化学习模型训练方法及装置-CN202210625291.8在审
发明人：毛雪;史鑫磊;罗恒亮 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种强化学习模型训练方法及装置，先获取两个时刻采集的用户的第一历史数据、第二历史数据以及第一历史数据对应的各推荐对象的分类权重，通过强化学习模型，根据该第二历史数据确定该第二历史数据对应的第二分类权重，根据第一历史数据和该第一分类权重确定该第一分类权重对应的第一参考价值，以及根据该第二历史数据和该第二分类权重确定该第二分类权重的第二参考价值，最后根据第二历史数据确定奖励，根据该第一参考价值、该奖励和该第二参考价值确定损失函数根据用户的业务数据确定个性化的分类权重，从而实现针对用户的个性化推荐，提高了用户体验。
一种强化学习模型训练方法装置

[发明专利]数据修正方法及系统-CN201910689702.8在审
发明人：张家前;周辉;邹绍琨;张彦虎;何乐 -专利权人：合肥阳光新能源科技有限公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据修正方法及系统，该数据修正方法包括：判断储能设备测点值是否存在异常，若储能设备测点值存在异常，则采用三次指数平滑法对储能设备测点值的第一历史数据进行处理，或者，采用数据曲线对比法对储能设备测点值的第二历史数据进行处理；其中，第一历史数据为储能设备测点值当天的历史数据中的若干个数据；第二历史数据包括储能设备测点值当天的历史数据和在储能设备测点值当天之前每天的历史数据；根据处理后的数据得到储能设备测点值的替换值。采用三次指数平滑法或数据曲线对比法进行处理后，所得的储能设备测点值的替换值与真实值的误差较小，更能反映储能设备测点值的实际情况。
储能设备测点历史数据数据修正数据曲线次指数对比法平滑法替换申请

[发明专利]基于Kubernetes的历史数据和趋势分析的动态基线告警方法及系统-CN202310098359.6在审
发明人：李留;王丽丽;蔡敏伟;苌程 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Kubernetes的历史数据和趋势分析的动态基线告警方法，属于领域；该方法包括：获取历史数据；将历史数据输入到预测模型进行训练和预测，得到预测数据；根据预测数据和当前值，判断数据是否异常；若数据异常，则告警。本发明还公开一种基于Kubernetes的历史数据和趋势分析的动态基线告警系统。本发明通过历史数据接入，多监控源采集到的数据汇聚到一处，统一格式，统一清洗、过滤，生成标维化的监控数据，存入数据仓库。对存储在数据仓库中的历史监控数据进行大数据分析，生成动态基线。基于动态基线对接入的监控数据进行异常检测，实时发现监控对象的故障状况，生成告警。
基于 kubernetes 历史数据趋势分析动态基线告警方法系统

[发明专利]一种特高压换流变压器顶层油温预测方法及存储介质-CN202211525552.5在审
发明人：李腾;樊培培;廖军;刘之奎;董翔宇;张军;李奇;卢一相;高清维;谢佳;黄道均;马欢;施雯;吴翔;胡坤;竺德;孙冬;丰景;张茜 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：所述方法包括：获取特高压换流变压器顶层油温的历史数据；对所述历史数据进行单位根检验以使得所述历史数据平稳，并得到差分参数的值；对平稳后的所述历史数据进行处理，以得到关于所述历史数据的回归参数和移动平均参数；根据得到的所述回归参数和移动平均参数建立ARIMA预测模型；通过所述历史数据和ARIMA预测模型得到ARIMA模型的拟合残差；通过所述ARIMA模型拟合残差构建Attention‑BiGRU‑GRU网络模型；将所述ARIMA预测模型加上所述Attention‑BiGRU‑GRU网络模型以得到油温预测模型；将已采集的所述历史数据带入所述油温预测模型以得到未来油温的预测数据。
一种高压换流变压器顶层预测方法存储介质

[发明专利]基站退服预测方法及系统-CN202111249063.7在审
发明人：龙克树;任云静;杨靖;郑美兰;乔赟 -专利权人：中国移动通信集团贵州有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：该基站退服预测方法包括：获取各个基站第一预设时间段内的历史数据；对所述历史数据进行预处理；提取所述预处理后的历史数据中相似度大于第一阈值的告警特征数据；对所述预处理后的历史数据进行划分处理，得到标记信息；基于预设天数内的历史数据和所述标记信息，构建预测模型，其中，所述预设天数为进行退服预测之前的预设天数；将待预测基站的预设天数内的历史数据输入所述预测模型，对所述待预测基站进行退服预测。本申请实施例通过对历史数据的处理，得到一个预测模型，可以将基站维护从事后处理变成事前预测处理，大大提高了对基站事故处理的效率，减少基站退服发生的概率，提升用户体验。
基站预测方法系统

[发明专利]一种慢性疾病患病人数预测装置及其使用方法-CN202310932973.8在审
发明人：曾澳玲;陆小峰;吴昊;隆华 -专利权人：西南大学;重庆市大渡口区疾病预防控制中心
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开一种慢性疾病患病人数预测装置及其使用方法，包括数据接收模块、数据存储模块、张量构造模块、动量更新模块和预测模块；数据接收模块，用于接收慢性疾病的历史数据，所述历史数据包括患病人数、时间、地区、种类；数据存储模块，用于存储接收的慢性疾病的历史数据；张量构造模块，用于根据数据存储模块中慢性疾病的历史数据构造目标张量；动量更新模块，用于根据数据存储模块中慢性疾病的历史数据，构建隐特征更新速度矩阵；通过对慢性疾病历史数据进行张量分析，提取数据人数、地区、时间的隐特征矩阵，从而提高预测精度。
一种慢性疾病患病人数预测装置及其使用方法

[发明专利]基于历史数据分析的暖通节能阶梯寻优控制方法-CN202311204306.4在审
发明人：蔡宇;乔福军;朱絮;陈阳;盛永亮;赵倩;孙明;李冬雪;陶顺;杜得强 -专利权人：北京英沣特能源技术有限公司
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明涉及暖通节能技术领域，提出了基于历史数据分析的暖通节能阶梯寻优控制方法，包括：根据采集的数据获取多个历史数据组和同一同时刻历史数据组；获取数据种类关联度调整系数；获取不同历史数据间的数据距离，进而获取历史数据对应的b临近数据距离和b+1临近数据距离，进而获取第b临近差异，进而确定第一阈值；获取密度数据距离，确定密度距离；获取每两个同时刻历史数据组之间的评价距离；构建暖通空调系统模型和暖通空调的各个设备的模型，根据采集的数据
基于历史数据分析暖通节能阶梯控制方法