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[发明专利]一种基于ARIMA-回归模型的旱情预测方法及系统-CN202211542995.5在审
发明人：宋刚勇;秦景;王鹏;雷添杰;赵凌云;李翔宇;杨永森;王嘉宝;陈东攀 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于ARIMA‑回归模型的旱情预测方法及系统，涉及干旱预测技术领域，根据待预测区域的干旱数据，构建待预测区域的时间序列；根据所述时间序列和定阶后的ARIMAp,d,q模型，得到下一时刻的初始干旱指数；将所述初始干旱指数输入到干旱指数回归模型中，得到下一时刻的预测干旱指数；根据所述预测干旱指数确定待预测区域的旱情程度。通过对ARIMAp,d,q模型进行定阶以预测待区域的干旱数据，再利用干旱指数回归模型修正预测结果，以提高旱情预测的效率和精度。
一种基于 arima 回归模型旱情预测方法系统

[发明专利]一种基于工业生产者出厂价格指数的年度用电量预测方法-CN201910698532.X在审
发明人：邓方钊;李虎军;杨萌;白宏坤;刘军会;宋大为;尹硕;赵文杰;杨钦臣;柴喆;马任远;金曼 -专利权人：国网河南省电力公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于工业生产者出厂价格指数预测全社会用电量的方法，通过以往年度的PPI历史值、用电量历史值，经线性回归得到某地区的PPI‑用电量增长指数回归预测模型；通过上年度的月度PPI、本预测年度国家统计局已发布的月度PPI，建立本年度PPI预测模型，得到本年度的PPI预测值；根据本年度PPI预测值、PPI‑用电量增长指数回归预测模型，预测本年度该地区的用电量增长指数、用电量。本发明引入工业生产者出厂价格指数后得到的年度用电量预测值更接近于全年用电量的真实值，能够为年度电力生产安排、电力供需形势预计提供更加可靠的依据。
用电量预测模型价格指数预测出厂用电量预测指数回归全社会用电量经线电力供需电力生产回归引入发布

[发明专利]在生产期间监测和控制聚烯烃产物的熔融指数的方法-CN201580061078.7有效
发明人： B·J·赛华佗斯凯;D·N·小托马斯;T·R·林恩 -专利权人：尤尼威蒂恩技术有限责任公司
申请日： 2015-11-24 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： C08F210/16 文献下载
摘要：生产聚烯烃聚合物的方法可使用预测性熔融指数回归估计生产期间的聚烯烃的熔融指数，其基于气相的组成，并且任选地基于反应器中的催化剂的浓度或反应器操作条件。此类预测性熔融指数回归可包括多个项以考虑所述反应器中的ICA的浓度、任选地所述反应器中的氢气的浓度、任选地所述反应器中的共聚单体的浓度、任选地催化剂组成和任选地反应器操作条件。
生产期间监测控制烯烃产物熔融指数方法

[发明专利]用于监控系统中监控指标的趋势分析方法及装置-CN201110007735.3无效
发明人：梁英宏;刘义春;李征坤;梁列全;张颖 -专利权人：广东商学院
申请日： 2011-01-14 - 公布日： 2011-08-10 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于监控系统中监控指标的趋势分析方法及装置，其方法是预先设定指标的预测分析参数，然后利用采集的指标值序列分别进行预测分析和周期性分析，在预测分析中综合采用线性回归算法和指数回归算法得到预测结果，然后根据预测结果和设定的阈值比对后的结果向外界输出控制信号；在周期性分析中根据采集到的指标值得到周期性回归函数，然后将周期性回归函数绘制成周期性曲线。其装置包括指标值采集模块、预测分析模块、预测报警模块、周期性回归分析模块、周期性曲线绘制模块。本发明综合线性回归算法和指数回归算法进行预测分析，准确性高，且增加了指标变化的周期性分析功能，能够得到指标变化周期性曲线。
用于监控系统指标趋势分析方法装置

[发明专利]一种基于回归学习的驾驶员视觉感知预测模型生成方法-CN201610919809.3在审
发明人：鲍泓;关泉珍;马楠;徐歆凯;阳钧 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于回归学习的驾驶员视觉感知预测模型生成方法，包括获取样本数据，对车速与注视点、车速与动视力、以及车速与视野的关系进行回归建模，所述回归建模包含对数回归建模、指数回归建模、多项式回归建模、线性回归建模；对所述不同的回归建模进行回归诊断，得出最好的预测模型。
一种基于回归学习驾驶员视觉感知预测模型生成方法

[发明专利]一种专用道公交车辆驻站时间预测方法-CN201710265165.5有效
发明人：刘小明;尚春琳;唐少虎;陈智;郑国荣;蒋源 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：首先，基于检测器数据经过数据预处理得到特定班次前后车到站时间间隔以及后车驻站时间的数据矩阵；其次，根据数据矩阵的数据关系分析采用多项式回归、对数函数回归、指数函数回归等回归形式，在全阶段和分阶段两种情况下对其进行回归分析，并借助于各回归形式的效果相关度的关系选用最佳相关度回归函数；然后，根据最佳回归函数对专用道公交进行驻站时间预测，并验证其预测精度；最后，根据误差阈值关系确定选定采用模型优化或参数优化方案，进而实时优化预测结果
一种专用公交车辆时间预测方法

[发明专利]基于惩罚因子的同步电机模型参数非线性回归调优方法-CN201810739780.X有效
发明人：刘连浩;张殿生;畅帅 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对基于惩罚因子的同步电机模型参数非线性回归调优方法，该电机模型参数非线性回归调优方法，包括如下几点步骤：建立数学模型、峰谷点关键数据点提取、非线性回归问题、大残差下的非线性参数回归求解；LM算法对于没有残差存在的非线性回归参数问题能很好求解，如果有残差存在的，LM算法不能求出理想解；本发明针对有残差存在的同步电机突然短路的参数回归分析，求解非线性参数回归分析，针对同步电机突然短路试验非线性参数回归分析，在有残差时，使得在非线性回归分析时对初始值不敏感，能得到较好的拟合效果，本发明具有解决所有非线性参数回归的通用性；通过此本发明，对有残差非线性参数回归分析问题提供了工程解决方法。
基于惩罚因子同步电机模型参数非线性回归方法

[发明专利]基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性分析方法-CN202110482883.4有效
发明人：何庆;汪健辉;李晨钟;利璐;王平;柳恒;高文杰;黄波;朱金陵;王青元 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明涉及轨道分析技术领域，具体地说，涉及一种基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性分析方法，其包括以下步骤：一、确定合理标准值；二、轨检车数据预处理：包括选取检测数据、里程修正和基于时间序列的峰值异常值处理；三、检测数据分析：通过不同分位数的线性回归得到峰值管理与均值管理对应的半峰值与标准差的倍数关系；以此分析不同运营时速、不同轨道板类型所在线路的均值管理中TQI管理值及各项标准差的合理性，具体包括分位数回归统计分析
基于位数回归轨道质量指数阈值合理性分析方法

[发明专利]一种基于集成深度学习的非交叉分位数风电功率概率预测方法-CN202211054504.2在审
发明人：万灿;崔文康 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成深度学习的非交叉分位数风电功率概率预测方法，该方法首先利用胡贝尔损失函数，建立了基于深度学习的分位数回归模型；然后提出了一种指数堆栈映射方法，用于规避深度学习分位数回归模型的分位数交叉问题；最后构建了一种评估预测分位数总体性能的分位数损失指标，用于深度学习分位数回归模型的双阶段自适应集成，构建了同质深度学习和异质深度学习的混合集成模型。
一种基于集成深度学习交叉位数电功率概率预测方法

[发明专利]一种多任务的函数到函数回归方法-CN202011156334.X在审
发明人：谭琦;杨沛 -专利权人：华南师范大学;华南理工大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域，其公开了一种多任务的函数到函数回归方法，包括以下步骤：S1、构造一个基于基函数双重扩展的函数到函数回归模型，并建立一个从自变量函数到因变量函数的映射的目标函数；S2、进一步构建多任务的函数到函数回归模型的目标函数，通过协同分组挖掘各个任务之间的隐含结构来提升每个回归任务的性能，其中该步骤中的目标函数含有回归系数矩阵；S3、采用不同的稀疏性正则化技术对步骤S2中的回归系数矩阵施加约束；S4、对最终函数回归模型的目标函数非光滑和非独立的问题进行优化；基于结构型稀疏性的多任务函数到函数回归模型的优点是可以同时挖掘任务的相似性和基函数的聚类特征，并用于提升函数回归系统的性能。
一种任务函数回归方法

[发明专利]一种风电功率非参数概率区间超短期预测方法-CN201910851876.X有效
发明人：孙永辉;周衍;王森;王朋;翟苏巍;侯栋宸;杨滢璇 -专利权人：河海大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：首先对风功率序列进行非线性分位数回归得到自适应调节参数；然后利用基于自适应LASSO的分位数回归和改进的贝叶斯信息准则计算最优的基于极限学习机的分位数回归模型输出系数；最后输入风功率时间序列，得到超短期预测值本发明所述方法构建的分位数回归预测模型，其区间评分明显优于传统基于分位数回归的预测模型，并且预测精度和区间宽度综合指标较好，极大的提高了风电功率预测可信度。
一种电功率参数概率区间短期预测方法

[发明专利]一种联合营养盐基准制定方法、装置、设备及存储介质-CN202011164786.2有效
发明人：梁中耀;裘钱玲琳;徐耀阳 -专利权人：中国科学院城市环境研究所
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种联合营养盐基准制定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定目标水体的管理目标、管理目标指标以及管理目标指标的目标水平；由多个预设的备选分位数回归模型中选取最佳分位数回归模型；其中，备选分位数回归模型以多种营养盐指标作为预测变量；根据管理目标指标的目标水平及最佳分位数回归模型，确定目标水体的联合营养盐基准。通过构建备选分位数回归模型，考虑多种营养盐指标对目标水体的管理目标指标的效应以及不同营养盐指标对管理目标指标的交互作用，最后基于分位数回归模型获得联合营养盐基准，克服了现有技术中忽视不同营养盐指标共同或交互作用的问题
一种联合营养盐基准制定方法装置设备存储介质

[发明专利]凝胶渗透色谱测试SBS改性沥青中SBS含量的方法-CN201310333049.4无效
发明人：马晓燕;曹贵;冯新玉 -专利权人：甘肃路桥建设集团养护科技有限责任公司
申请日： 2013-08-02 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G01N30/88 文献下载
摘要：四氢呋喃中溶解，分别成5mL不同改性剂掺量的四氢呋喃—改性沥青溶液；⑶采用ViscotekTDAmax型凝胶渗透色谱仪记录改性剂峰面积和沥青峰面积，并计算二者比值；⑷以峰面积比值为x、改性剂掺量为y建立指数回归方程；⑸确定待测改性沥青中SBS改性剂掺量：测试待测改性沥青凝胶渗透色谱，计算改性剂峰面积与沥青峰面积比值，并将此比值代入指数回归方程中，即可得到待测改性沥青中的SBS改性剂掺量值。
凝胶渗透色谱测试 sbs 改性沥青含量方法

[发明专利]一种融合深度学习和分位数回归的风速区间预测方法-CN201910995994.8在审
发明人：谢宗霞;王新平;李英达 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合深度学习和分位数回归的风速区间预测方法，使用卷积神经网络和长短时记忆神经网络来提取风速的特征，然后利用提取的特征进行分位数回归，为了实现将分位数与深度学习模型的结合本发明将分位数绝对值损失函数平方，这样可以将深度学习和分位数回归相结合，通过平方项可以解决分位数回归绝对值函数的在零点处不可导，使得QR的误差函数可微，结合QR的误差函数，对于CNN‑QR和LSTM‑QR可以利用BP算法和BPTT进行参数迭代与现有技术中浅层的神经网络分为数回归的概率区间预测有更好的效果，在相同的标准预测区间下有更好的锐度。
一种融合深度学习位数回归风速区间预测方法

[发明专利]一种基于差分进化算法的臭氧试验最优设计方法及系统-CN202310786395.1在审
发明人：夏振阳;翟翌;张越;宋宝平 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于差分进化算法的臭氧试验最优设计方法及系统，包括：建立臭氧试验中设计变量温度与反应时间的分位数回归模型；基于所建立的分位数回归模型，确定设计变量温度与反应时间的关系参数的分位数回归估计；基于关系参数的分位数回归估计，确定关系参数的渐近协方差公式；基于局部D‑最优设计，根据关系参数的渐近协方差公式确定最优函数；将渐近协方差公式作为差分进化算法内层适应度函数，最优函数作为差分进化算法外层适应度函数解决了解决目前在臭氧试验中求解分位数回归模型时需要大量假设的问题。
一种基于进化算法臭氧试验最优设计方法系统

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