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[发明专利]基于参数优化的随机森林油中气体浓度预测方法及系统-CN202111322109.3在审
发明人：佟敏;党乐;史昌明;刘慧;崔亚茹;陈忠源;张欣伟;林阿丽;王钰;秘立鹏;安义岩;张琰华;李钰莹;孔艺慧;王哲 -专利权人：国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于参数优化的随机森林油中气体浓度预测方法，包括：获取变压器的油色谱数据；依据油色谱数据和预设的油中气体浓度预测模型，得到油中气体浓度；所述油中气体浓度预测模型通过随机森林算法训练得到；进行油中气体浓度预测时，先将随机森林中决策树数目、决策树最大深度、节点可分最小样本数、叶子节点的最小样本数和最大叶子节点数进行参数优化，然后将优化后的参数值带入随机森林算法中，并对变压器的油中溶解气体进行浓度预测；本公开对随机森立算法的五个关键参数进行优化，将优化后的参数值带入随机森林算法中，并对变压器的油中溶解气体进行浓度预测，获得理想仿真结果，改进的随机森林算法具有更好的适用性和可行性。
基于参数优化随机森林气体浓度预测方法系统

[发明专利]一种空气污染物浓度季节性预测模型的构建方法-CN202210474259.4在审
发明人：白燕;张玮;刘亮;张亚俐;汪庭祥 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种空气污染物浓度季节性预测模型的构建方法，将目标城市的空气污染物浓度历史数据依照季节划分为春、夏、秋和冬等四个季节性历史数据集，对数据集进行预处理获得空气污染物浓度的时间序列。所述方法采用长短期记忆网络学习空气污染物浓度的时间序列中蕴含的污染物浓度变化规律，同时使用贝叶斯优化算法为长短期记忆网络选择最优的超参数组合，进而得到预测性能最优的预测模型。该空气污染物浓度季节性预测模型可以分析不同季节的空气污染物浓度变化规律，并针对不同季节建立预测模型，使得预测结果更精确，泛化性能良好。同时，缩减了训练数据的样本量，减轻了训练过程中计算资源的开销。
一种空气污染物浓度季节性预测模型构建方法

[发明专利]一种基于自可解释注意力网络的瓦斯涌出量预测方法-CN202310612101.3在审
发明人：侯立;毛善君;张震;马均伟;卯明松;邹阳兴 -专利权人：北京龙软科技股份有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自可解释注意力机制网络的瓦斯涌出量预测方法，涉及煤矿安全生产领域。该方法采用瓦斯溯因前馈网络和瓦斯推理前馈网络，并结合联合预测损失计算公式。该方法在预测工作面瓦斯浓度的同时，结合了影响工作面瓦斯浓度的特征因素，并给出了瓦斯浓度变化的逻辑解释。瓦斯溯因前馈网络采用注意力机制的前馈过程，完成工作面涌出瓦斯浓度历史序列到影响工作面瓦斯涌出浓度因素的溯因传播；瓦斯推理前馈网络采用注意力机制神经网络的前馈过程，完成影响工作面瓦斯涌出浓度因素到工作面涌出瓦斯浓度预测序列的推理传播该方法利用梯度下降算法端到端的实现两段因果损失的联合计算，不仅提高了预测精度，还自解释了预测结果。
一种基于可解释注意力网络瓦斯涌出预测方法

[发明专利]一种PM2.5浓度预测方法与装置-CN201910340382.5有效
发明人：李卫东;董立晔;董前林;赵晨曦;张学海;段金龙;孟凡谦;许向安;张定文;王雪志;侯嘉润;崔永成 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种PM2.5浓度预测方法与装置，属于PM2.5浓度值的预测技术领域。其中方法包括以下步骤：获取PM2.5浓度历史数据、气象历史数据、大气气溶胶光学厚度历史数据；获取观测点的二维位置信息、高程信息和采样时间信息；根据上述数据确定4D‑GTWR模型的参数，从而确定4D‑GTWRDDA0002040515740000011.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />根据预测的气象数据、大气气溶胶光学厚度数据以及确定的4D‑GTWR模型，预测PM2.5的浓度。该方法中的4D‑GTWR模型在预测PM2.5浓度方面提供了有效的方法，使得PM2.5浓度的预测更加准确，同时还解决了四维时空的非平稳性，也验证了高程信息对PM2.5浓度变化具有重要影响。
一种 pm2 浓度预测方法装置

[发明专利]一种大气环境数据的预测方法、系统、装置及存储介质-CN202010960767.4在审
发明人：许睿;邓晓灵;李建 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种大气环境数据的预测方法、系统及装置及存储介质。该方法包括以下步骤：获取目标污染物的误差时间序列及影响因素；将所述误差时间序列和所述影响因素输入至误差修正模型中，得到所述目标污染物浓度的误差预测结果；利用所述误差预测结果和所述目标污染物浓度的估算值计算所述目标污染物浓度的真实值本发明通过误差修正模型来获取输入的误差时间序列和影响因素对于目标污染物浓度的误差预测结果的影响，从而使得误差预测结果更加准确、贴近实际情况，再利用误差预测结果以及目标污染物浓度的估算值，从而获得目标污染物浓度的真实值
一种大气环境数据预测方法系统装置存储介质

[发明专利]污水处理过程的控制方法、装置、终端及可读存储介质-CN202111207258.5在审
发明人：熊伟丽;赵杨 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本申请关于一种污水处理过程的控制方法、装置、终端及可读存储介质，涉及污水处理优化控制领域，该方法包括：基于污水参数以及污水处理池参数建立工况预测模型；基于工况预测模型确定对应的理想参数；确定预测出水氨氮浓度以及预测出水总氮浓度在对于污水进行处理控制的过程当中，基于污水处理池的处理能力以及实际流入的污水流量对于污水处理池内的工况进行预测，并确定理想参数，在确定理想参数后，对控制过程所关注的出水氨氮浓度以及出水总氨浓度进行预测，并通过引入处理内循环的公式对于相关参数进行控制，实现在污水处理过程中对于出水氨氮浓度和出水总氮浓度进行控制。
污水处理过程控制方法装置终端可读存储介质

[发明专利]一种臭氧浓度预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210587196.3在审
发明人：黄红娟;陈磊;杨枭;陈嘉烨;李林泽;吴小俊;尹贺峰;吴骥;赵婵娟 -专利权人：江苏蓝创智能科技股份有限公司;江南大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种臭氧浓度预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及臭氧浓度预测领域，方法包括：获取历史时间段中采集的预设气象物理量，并将预设气象物理量转化为特征向量；将特征向量输入至由LSTM网络和CNN网络构成的预设神经网络模型中进行特征提取，得到特征信息；利用特征信息对预测时间段内的臭氧浓度进行预测，得到臭氧浓度预测值；可在综合考虑影响臭氧浓度变化各类因素的情况下生成特征向量，并将其输入至由LSTM网络和CNN网络构成的预设神经网络模型中进行特征提取，其中LSTM网络与CNN网络相结合能够凝聚深层信息的同时缩短了序列长度，进而可在较为轻量化的框架下实现很好的臭氧浓度预测效果。
一种臭氧浓度预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]脱硝系统气体浓度预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310513731.5在审
发明人：刘瑞平;匡亮;邹本健;李晓华 -专利权人：济南作为科技有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开一种脱硝系统气体浓度预测方法、装置、设备及存储介质，该方法首先获取当前系统的气体排放数据，再基于改进后浓度预测模型中的特征提取模块对气体排放数据进行特征提取并预测当前系统的目标气体浓度，其中，改进后浓度预测模型基于互信息值和数据样本预先训练，数据样本基于时延特性重构，特征提取模块包括基于LSTM的全局特征提取模块、基于CNN结合注意力机制的局部特征提取模块以及特征融合模块。相比现有技术，本发明对输入变量进行基于时延特性的重构，减少变量时延的影响，且改进后的浓度预测模型将局部特征与全局特征进行特征融合，提升了对本质特征提取的能力，进而提高了通过模型对脱硝系统目标气体浓度的预测准确度
系统气体浓度预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用于浓度预测的气体传感器在线漂移补偿方法-CN202211523964.5在审
发明人：宋凯;色海锋;姜金海;孙传禹;刘继江;张伟岩;王煊赫 -专利权人：哈尔滨工业大学;中国电子科技集团公司第四十九研究所
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于浓度预测的气体传感器在线漂移补偿方法。步骤1：目标区域的，所述数据集包括带有标签的源域数据集及无标签的目标域数据集；对源域数据进行归一化，使其样本和标签都处于‑1至1之间；步骤2：基于步骤1的源域数据集训练OELM，从而建立浓度预测模型；步骤3：基于步骤2的浓度预测模型略对目标域的气体传感器样本进行浓度预测；步骤4：基于步骤3预测的浓度利用SQS方法判断当前样本是否需要进行人工标注，若不需要人工标注则进行步骤5；若需要人工标注则进行步骤6；本发明用以解决现有技术中漂移补偿不能在线应用于浓度预测及人工标注成本高的问题。
一种用于浓度预测气体传感器在线漂移补偿方法

[发明专利]一种酸雾排放的管控平台-CN201911382269.X有效
发明人：刘敬;周海伦;安俊君;施子楷;李少英;林娜;韩东平;孙春阳;郑旭;张银萍;梁玉;李桂林 -专利权人：北京首钢自动化信息技术有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种酸雾排放的管控方法，包括：获取第一监测数据，所述第一监测数据为影响酸雾净化塔循环水槽的酸浓度的数据；基于所述第一监测数据，获得所述酸雾净化塔循环水槽在第一预测时长后的第一预测酸浓度数据，所述第一预测酸浓度数据是利用含酸浓度预测模型对所述第一监测数据进行处理后获得的，所述含酸浓度预测模型是基于与所述第一监测数据维度相同的历史监测数据进行训练后获得的；基于所述第一预测酸浓度数据，控制所述酸雾净化塔的排水阀和补水阀开启
一种排放平台

[发明专利]一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法-CN202010777984.X有效
发明人：蔡晨晓;朱茂旗;王丽娜;赵博 -专利权人：海南创实科技有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G05D7/06 文献下载
摘要：一种基于模型预测的SCR脱硝装置喷氨流量调节方法，首先训练并得到工业炉燃烧预测模型以及多变量预测控制模型，之后预测得到SCR反应器入口的氮氧化物浓度的预测值，再确定初始喷氨量；接着，根据校正后的SCR反应器入口氮氧化物浓度的预测值、SCR反应器的多变量参数以及所述多变量预测控制模型对SCR反应器出口的氮氧化物浓度进行预测以及根据SCR反应器出口氮氧化物浓度的预测值、测量值、设定值以及喷氨量构建性能指标函数，随后进行喷氨量的初步寻优；再之后，以喷氨量的初步寻优结果更新SCR反应器的实际喷氨量并作为下一次PSO算法的最佳位置初值，再对SCR反应器出口氮氧化物浓度进行预测，并返回步骤7继续采用PSO算法对性能指标进行优化，如此反复迭代
一种基于模型预测 scr 装置流量调节方法

[发明专利]一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法-CN201710637693.9在审
发明人：梁艳;谢凯;王亦宁;郝秀峰;曹翊军;俞旭东;陈文鑫;刘海泉;贾坤 -专利权人：南京南瑞集团公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-12-05 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法，包括1）根据敏感区域预测点位置建立坐标系，确定面源污染源位置及预测点坐标；2）确定污染源的面源高度；3）根据面源高度确定排放处的风速；4）确定扩散参数；5）建立扩散模型，根据监测点测得的污染物浓度，反向计算污染物排放源强；6）根据源强正向计算预测点污染物的浓度，叠加环境本底值后得到预测点的实际浓度值；7）将步骤6）中正向计算得到的预测点污染浓度和环境标准进行比对，判断污染物浓度是否超标，本发明依托工业园区周边建设的空气自动监测站点实时监测的污染物浓度，通过建立污染物扩散模型，反推污染源强，最终形成敏感点污染物浓度的计算方案，能够在源强未知时为园区污染物扩散进行预测和预警
一种模拟计算敏感区域污染物浓度方法

[发明专利]结合超光谱卫星与人工智能的大气NO2-CN202211452402.6在审
发明人：刘诚;李波;张成歆;苏文静 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种结合超光谱卫星与人工智能的大气NO2时空预测算法，涉及污染物监测领域。方法包括获取目标地区的气象监测数据、超光谱卫星监测数据和地理信息遥感数据；根据气象监测数据和预设大气物理化学模型，获得目标地区的二氧化氮分层浓度预测数据；根据超光谱卫星监测数据，反演得到目标地区的二氧化氮柱浓度数据；其中，二氧化氮柱浓度数据的空间分辨率高于二氧化氮分层浓度预测数据的空间分辨率；根据地理信息遥感数据，对二氧化氮浓度分层预测数据和二氧化氮柱浓度数据进行融合，获得目标地区中目标区域在目标时刻的二氧化氮浓度预测数据本申请可以获得空间分辨率更高、更加准确地的二氧化氮浓度预测数据。
结合光谱卫星人工智能大气 no base sub

[发明专利]矿井环境瓦斯浓度在线预测方法-CN201910871947.2有效
发明人：何桥;许金;张翼;陈清;陈运启;罗滨;卢向明 -专利权人：中煤科工集团重庆研究院有限公司
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： E21F17/18 文献下载
摘要：本发明提供一种矿井环境瓦斯浓度在线预测方法，包括步骤：S1：实时采集各监测点的相关参数；S2：对各监测点的相关参数进行预处理，得到各监测点的输入参数；S3：训练得到瓦斯浓度的当前预测模型；S4：预测得到待预测时间序列的监测点的瓦斯浓度；S5：判断当前预测模型的网络误差满足误差许允条件，若是，则返回步骤S4，若否，则需更新当前预测模型，即返回步骤S3；本发明采用具有遗忘机制的在线惯序正则化极限学习机进行网络训练与预测，网络简单、无需多步训练，同时可以采用增量的方式进行模型的更新，适合于变化的瓦斯浓度和大规模数据集的处理，预测准确率高。
矿井环境瓦斯浓度在线预测方法

[发明专利]基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统-CN202111241495.3有效
发明人：徐崇斌;左欣;王鑫磊;吴俣;陈前;孙晓敏;杨勇;刘亮 -专利权人：北京航天创智科技有限公司
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统。获取各个大气监测站点的大气污染物浓度监测历史数据、全国气象站的气象数据、预测气象数据以及高程数据；构建样本，使用各个大气监测站点经纬度构造邻接矩阵M和权重矩阵W；构建基于时空图神经网络模型预测各个站点预测结果，获取对应的PM2.5浓度预测值。本发明以全国约1500个大气监测站点观测数据为训练集，结合气象、高程等多种数据源，使用基于时空图神经网络，构建一个统一的预测框架，可以同时预测大区域内的PM2.5浓度变化，并且提高预测精度。
基于时空神经网络 pm2 浓度变化预测方法系统