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[发明专利]用于控制新风空调的方法、装置及新风空调、存储介质-CN202211213098.X在审
发明人：王景;陈会敏 -专利权人：青岛海尔空调器有限总公司;青岛海尔空调电子有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： F24F11/64 文献下载
摘要：本申请涉及空调技术领域，公开一种用于控制新风空调的方法，包括：检测室内二氧化碳实时浓度；在所述室内二氧化碳实时浓度大于或等于第一预设浓度的情况下，确定二氧化碳浓度的预测变化速率；根据所述预测变化速率，控制新风空调的运行，以降低室内二氧化碳浓度。本申请实时采集室内二氧化碳浓度，并在其超过第一预设浓度时执行新风空调的预测性控制。通过分析室内相关信息，本申请能够预测接下来一段时间内室内二氧化碳浓度的变化速率，以更好地把握室内空气质量的波动状况。结合该预测的变化速率，本申请能够准确地控制新风空调的运行，从而能够全程给予用户较佳的舒适体验。本申请还公开一种用于控制新风空调的装置及新风空调、存储介质。
用于控制新风空调方法装置存储介质

[发明专利]一种气象环境负氧离子实时监测算法-CN202310048198.X在审
发明人：张卫东;周剑;黄德强;王春林;管东东;高昶;王江涛 -专利权人：安徽中科天达信息技术有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种气象环境负氧离子实时监测算法，获取气象环境负氧离子浓度历史数据和实时数据A、以及负氧离子浓度相关数据；对预测函数序列的预测值取平均值得到待测样本的第一预测值A1；通过负氧离子浓度历史数据训练神经网络预测模型，并对数据进行预测获得第二预测值A2；步骤七：通过第一预测值和第二预测值与实时数据进行对比，且相似比大于预设值则输出第一预测值和第二预测值的平均值
一种气象环境离子实时监测算法

[发明专利]一种基于LSTM神经网络的燃煤烟气三氧化硫阶梯控制方法-CN202210514089.8有效
发明人：王洁;黄斐鹏;吴贤豪;杨敬东;张光学;杨志明;张勤;杨林军;杨扬;王莞珏;雪小峰 -专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： B01D53/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LSTM神经网络的燃煤烟气三氧化硫阶梯控制方法，包括步骤：获得燃煤机组脱硝反应器出口烟气中SO3浓度及对应时段该燃煤机组的历史运行数据，形成数据库；建立、训练并校验基于LSTM神经网络的脱硝反应器出口烟气中SO3浓度预测模型。本发明的有益效果是：建立了基于LSTM神经网络的脱硝反应器出口烟气中SO3浓度预测模型，采用数据库中的部分数据对基于LSTM神经网络的脱硝反应器出口烟气中SO3浓度预测模型进行训练，用数据库中的剩余数据与预测模型的预测结果进行比对，并计算预测模型的预测结果存在的预测误差，对预测结果进行准确性判断。
一种基于 lstm 神经网络燃煤烟气三氧化硫阶梯控制方法

[发明专利]基于多任务学习框架的城市固废焚烧氮氧化物NOx排放预测方法-CN202110999702.5在审
发明人：乔俊飞;周江龙;蒙西 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-08-29 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于多任务学习框架的城市固废焚烧氮氧化物NOx排放预测方法涉及人工智能领域。本发明利用基于多任务学习框架的NOx排放预测模型，实现了对NOx浓度的两步预测。首先，结合城市固废焚烧的机理，确定与NOx浓度预测相关的输入变量；然后，利用多任务学习基本思想，建立多任务学习模型的整体框架；接着，使用自组织RBF神经网络构建多任务学习模型的子模块。最后，对所建立的预测模型进行测试，实现城市固废焚烧NOx排放两步预测。本发明在城市固废焚烧NOx浓度预测中取得较好的性能。
基于任务学习框架城市焚烧氧化物 nox 排放预测方法

[发明专利]一种预测血糖浓度的最小二乘法的遗忘因子设计方法-CN201210022398.X有效
发明人：王敏;胡吉;方晨;严伟;刘飞 -专利权人：苏州人为峰软件科技有限公司
申请日： 2012-02-01 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明是一种提高血糖浓度预测准确性的方法。主要思想是根据血糖浓度随着饮食，运动，情绪和压力的影响波动的特点，适当设计最小二乘法的遗忘因子，综合考虑了自回归滑动平均混合（ARMA）血糖预测模型的跟踪性和准确性，从而提高血糖浓度预测的准确性。
一种预测血糖浓度最小二乘法遗忘因子设计方法

[发明专利]火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置-CN202210322714.9在审
发明人：苏永健;徐义巍;刘炜;李彦军;郝晓斌;任海彬;郭洪远;李鹏竹;唐永基;闫培耘;邓万平;隋炳伟 -专利权人：北京京能电力股份有限公司;宁夏京能宁东发电有限责任公司;上海交通大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提供一种火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置，该方法包括：在设定时间段内根据参数相关选取原则，选取SCR入口NOx浓度预测参数；基于预测参数，建立SCR入口NOx浓度预测模型；基于时滞形差率方法，建立脱硝装置调门开度的时滞性预测模型；基于SCR入口NOx浓度预测模型和时滞性预测模型，对制氨系统的时滞性进行预测并获得预测结果。本发明的预测方法，实现了对制氨系统的时滞性进行预测，可准确预报制氨时滞性量级以便喷氨系统动作与SCR入口NOx含量匹配，提升了预测精度，同时为SCR脱硝系统的整体运行节约了成本
火电 scr 系统时滞性预测方法装置

[发明专利]基于无迹卡尔曼神经网络的PM2.5浓度预测方法-CN201610457234.8在审
发明人：苏盈盈;王晓峰;贾威;贾瑞楠 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2016-06-22 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于无迹卡尔曼神经网络的PM2.5浓度预测方法，包括如下步骤：获取PM2.5浓度的历史数据，基于无迹卡尔曼神经网络进行递推计算，利用MATLAB仿真软件编程，不断进行在线预测，不断修正权值和阈值，建立PM2.5浓度预测的动态演化模型，在得到动态演化模型和预测数据的基础上，建立图视化预警，以达到在数据预测后的预警作用。相较于基于BP神经网络建模而言，基于无迹卡尔曼神经网络建模在预测结果上更加的精准，误差更小。
基于卡尔神经网络 pm2 浓度预测方法

[发明专利]燃煤锅炉内硫化氢的质量浓度预测方法、装置及终端-CN202111308399.6在审
发明人：李路江;刘志强;王天龙;贾永会;闫慧博;戴喜庆 -专利权人：国网河北能源技术服务有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种燃煤锅炉炉内硫化氢的质量浓度预测方法、装置及终端，该方法包括：获取燃煤锅炉的燃烧参数；其中，燃烧参数包括给煤量、一次风量、二次风挡板开度和燃煤硫分质量分数；将燃烧参数输入经过训练的预测模型，得到燃煤锅炉炉内硫化氢的质量浓度的预测结果；预测模型为基于狼群算法优化的BP神经网络模型。本发明使用狼群算法优化的BP神经网络模型对燃煤锅炉炉内硫化氢的质量浓度进行预测，可以提高预测效率和准确性。
燃煤锅炉硫化氢质量浓度预测方法装置终端

[发明专利]一种基于WCEEMDAN和ILSTM的PM2.5浓度预测方法-CN202211607352.4在审
发明人：张莉;胡平;蔡希文;刘金兰;吴鹏;丁世宁;郝晨;朱星星 -专利权人：信阳农林学院
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WCEEMDAN和ILSTM的PM2.5浓度预测方法，涉及PM2.5浓度预测领域，解决了现有的PM2.5的预测方法的预测性能受限较大，精度低的问题，现提出如下方案，其用CEEMDAN数据分解方法降低PM2.5原始数据序列的复杂性，赋予分量模态不同的相关性权重系数，更好地提取相关特征，采用AMPSO算法优化LSTM网络超参数，减少人为因素影响，提高模型预测性能。具有更高的预测精度，并且对于不用地区的PM2.5浓度数据具有一定的普遍适用性。
一种基于 wceemdan ilstm pm2 浓度预测方法

[发明专利]基于机器学习方法的水质预测预警系统-CN202211513549.1有效
发明人：王维;刘柏音;王莹;刘孝富;罗镭 -专利权人：中国环境科学研究院
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习方法的水质预测预警系统，包括水质浓度预测模型、水质评价模型和水质预警模型；所述水质浓度预测模型，用于采用集成学习策略，对时间序列模型、回归机器学习模型和关联规则方向预测模型进行深度融合，得到融合后的水质浓度预测模型；采用融合后的水质浓度预测模型，预测监测断面的水质指标未来时间的均值、最大值和最小值，得到监测断面的水质指标预测结果。本发明综合考虑水文数据、水质数据、气象数据、上下游断面位置数据等数据，基于人工智能算法对大数据高效的挖掘能力，将多元历史数据变化规律及数据间相关性规律用于预测河道断面未来水质指标的变化，提高预测准确性。人工智能大数据可以实现定期的自我模型更新，针对于断面新阶段新特征可以第一时间获知并加以利用，提升模型预测准确性，避免了历史规律不适应当前现状所造成预测不准确的窘境。
基于机器学习方法水质预测预警系统

[发明专利]利用数学模型有效实施磷化氢熏蒸的方法-CN201711284045.6有效
发明人：郭超;劳传忠;陈威 -专利权人：广东省粮食科学研究所有限公司
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： A01M17/00 文献下载
摘要：本发明提出一种利用数学模型有效实施磷化氢熏蒸的方法，其步骤有：1、设定磷化氢目标浓度及熏蒸目标时间，进行首次施药；2、检测磷化氢浓度，首次施药后磷化氢浓度达到或高于目标浓度的熏蒸时间为初始时间t0，当浓度在第N天达到最大值，并在第N天之后至少连续2次依次衰减后，暂停检测；3.1、根据磷化氢浓度衰减模型获得磷化氢浓度衰减函数；3.2计算磷化氢浓度衰减至目标浓度时的熏蒸时间tn及预测熏蒸有效时间预测值T，3.3、当熏蒸有效时间预测值T熏蒸目标时间时，进行补充施药；重复步骤2和3至熏蒸有效时间预测值T≥熏蒸目标时间，不再补充施药，维持熏蒸直至熏蒸结束
利用数学模型有效实施磷化氢熏蒸方法

[发明专利]基于深度信念网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法及系统-CN201710627536.X在审
发明人：代杰杰;盛戈皞;侯慧娟;宋辉;钱勇;罗林根;刘亚东;江秀臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了种基于深度信念网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法，其包括步骤(1)确定变压器油中溶解气体浓度的相关参量；(2)获取所述相关参量的历史时间维度的样本数据；(3)构建深度信念网络模型；(4)训练所述深度信念网络模型，确定参数，获取历史时间维度的特征信息；(5)预测未来时间维度的特征信息；(6)基于所述未来时间维度的特征信息重构所述相关参量的未来时间维度的预测数据，从而实现对变压器油中溶解气体浓度的预测。本发明能基于对相关参量之间关联性的自动分析对变压器油中溶解气体浓度进行预测，从而使得预测效果更好。
基于深度信念网络变压器溶解气体浓度预测方法系统

[发明专利]智能喷氨的区域选择性预测控制装置及方法-CN202310811663.0在审
发明人：杨健;丁毅;施丁希;边洋震;杨力宁;彭建仁;肖宗亮;杜双伟;钟泉鸣 -专利权人：安赢（浙江）智能科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： B01D53/78 文献下载
摘要：本发明公开了智能喷氨的区域选择性预测控制装置及方法,包括包括烟气氮氧化物浓度区域选择性预测模块：用于对各区域烟气的氮氧化物浓度进行预测，人机交互界面：与用户的交互，显示喷头的喷洒状态和参数，使得用户可以根据需要调整液氨喷洒的参数；便于用户的监控与管理，本发明通过建立本发明氮氧化物浓度预测模型对烟气中氮氧化物浓度进行智能预测，通过液氨喷洒装置对液氨进行精细喷洒，智能控制装置根据预测值智能控制液氨喷洒范围和喷量，传感器组合模块对环境和液氨喷洒过程进行实时监测和反馈
智能区域选择性预测控制装置方法

[发明专利]基于双向长短时记忆网络的混合染液浓度检测方法-CN202111515261.3有效
发明人：朱磊;王一伊;王一川;刘佳琳;朱文潇;秦思雨;高科研 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于双向长短时记忆网络的混合染液浓度检测方法，具体为：首先，配置不同浓度的混合染液，并在不同的光源及不同的曝光时间下，采集原始染液数据的图像信息并记录，再进行PAM聚类，聚类后进行归一化处理，并划分训练集与验证集；之后构建BiLSTM网络模型，进行浓度的预测，再用ARIMA模型对预测值进行误差修正，最后，形成最优BiLSTM‑ARIMA预测模型并进行预测。采用BiLSTM网络，对序列进行了双向的处理，提高了预测效果；采用ARIMA模型对得到的预测值不断进行误差修正，提高数据的精确性，进一步保障结果能够符合当前行业的精度要求标准，确保模型在混合染液浓度检测方面具有很好的适用性
基于双向短时记忆网络混合染液浓度检测方法

[发明专利]一种用于水产养殖的氨氮浓度调控方法与系统-CN202211593913.X在审
发明人：王建平;刘又毓;葛明峰;黄琳;黄呈炜;徐胜威;乐韵;周新辉;段青玲 -专利权人：宁波市海洋与渔业研究院
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于水产养殖的氨氮浓度调控方法与系统，涉及水产养殖技术领域，包括步骤：通过传感器获取目标水体中氨氮影响物的实时参数信息；根据实时参数信息利用软测量技术进行实时氨氮浓度的预测获取；根据实时氨氮浓度与安全阈值之间的差值进行模糊控制获得控制量本发明通过经由氨氮浓度与溶解氧浓度、温度、pH值之间特征关系训练的人工神经网络进行实时氨氮浓度的预测，从而无需昂贵的检测设备就能实现低浓度含量下氨氮浓度的快速准确预测，并实现对氨氮浓度的精准调控。
一种用于水产养殖浓度调控方法系统