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[发明专利]一种化工园区天气预测方法及系统-CN202210381857.7在审
发明人：熊斌;肖利群;刘诗宗;刘韧;曾嘉宇;杨乐;刘诗诗;楼佳;魏莉娜;张平;邓龙海;刘万里;刘松茂 -专利权人：四川工商学院;四川天府云大数据产业投资有限公司;四川赛霏信息安全技术有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种化工园区天气预测方法，包括如下步骤：S1.基于历史雷达回波图进行预处理确定灰度图像；S2.基于灰度图像进行特征提取确定历史雷达回波图的特征向量；S3.获取污染因子浓度值和地理国情特征要素数据并使用LUR模型和反距离加权插值法确定浓度空间分布模拟图；S4.基于浓度空间分布模拟图进行特征提取确定浓度空间分布模拟图的特征向量；S5.基于S2得到的特征向量和S4得到的特征向量确定预测雷达回波图的特征向量；S6.基于预测雷达回波图的特征向量进行反向重构确定预测雷达回波图。本发明在考虑污染因子和地理国情特征要素的情况下得到预测雷达回波图，使得预测的准确性较高和预测效果较好。本发明还提供了一种化工园区天气预测系统。
一种化工天气预测方法系统

[发明专利]基于四维生成对抗网络的遥感图像分析及蓝藻水华预测方法-CN202310017318.X在审
发明人：王立;李文浩;王小艺;许继平;赵峙尧;张慧妍;于家斌;孙茜;白玉廷;王昭洋;崔晓玉 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明是一种基于四维生成对抗网络的遥感图像分析及蓝藻水华预测方法。本发明方法包括：基于空间权重矩阵及基于注意力机制的Pix2Pix模型对存在损坏点的叶绿素a浓度、温度以及藻蓝素浓度遥感图像进行修复；基于三次样条与卷积长短时网络及三维卷积对遥感图像时间序列进行填补；基于时间生成对抗网络对遥感图像时间序列进行扩充；基于四维生成对抗网络进行多因素遥感图像像素级预测；根据预测的三种遥感图像预测蓝藻水华暴发风险。本发明将叶绿素a浓度、温度以及藻蓝素浓度的遥感图像共同用于对蓝藻水华暴发的预测，修补和扩充了预测样本，提高了对未来时刻多因素遥感图像的预测精度，以及对未来时刻蓝藻水华暴发的时空分布预测精度。
基于生成对抗网络遥感图像分析蓝藻预测方法

[发明专利]一种灌溉农用地面源污染排放量预测方法及系统-CN202011173963.3有效
发明人：翟丽梅;郭树芳;刘宏斌;张富林 -专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种灌溉农用地面源污染排放量预测方法及系统，包括：收集灌溉农用地在目标监测点处的历史降水量、灌溉量、单次径流量、单次淋溶量和产流氮磷浓度数据；确定各月份地表径流产流量、地下淋溶产流量、产流氮磷浓度预测值；最后，确定灌溉产流氮磷总量预测值。本发明实施例提供的污染排放量预测方法，在农田面源污染发生驱动因素与特征基础上，针对产流水量和产流氮磷浓度，分别建立月份地表径流和地下淋溶产流量预测模型以及产流氮磷浓度预测模型，科学预测降雨和灌溉影响的农用地田块尺度氮磷排放量，解决了受降雨和灌溉影响的农用地田块尺度面源污染排放量无法预测的难题，为农业面源污染防治提供了技术支持。
一种灌溉农用地面污染排放量预测方法系统

[发明专利]基于多模型融合的温室臭氧精准控制方法及装置-CN202110571199.3在审
发明人：乔晓军;李玉风;王志彬;王莹;姚世元;刘智;湛文强 -专利权人：北京农业信息技术研究中心;农芯科技（北京）有限责任公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模型融合的温室臭氧精准控制方法及装置，该方法包括：根据当前生长期和预设的臭氧定标模型，确定臭氧浓度标准值；根据当前的环境参数和预设的臭氧耗散模型，确定能够满足标准值的初始臭氧释放浓度和时长，按初始臭氧释放浓度释放臭氧；根据采集的当前实际浓度，基于预设的臭氧预测模型，得到不同生长期的臭氧浓度预测值，根据臭氧浓度预测值和臭氧定标模型得到的标准值，调节臭氧释放，以使预测值达到标准值。该方法实现了对臭氧浓度的动态、精准控制，达到无损作物而杀灭病菌的效果。在多功能植保机基础上，为臭氧技术在防治设施蔬菜病害的规模化应用提供技术支持，对提高农产品安全具有十分重要的现实意义。
基于模型融合温室臭氧精准控制方法装置

[发明专利]水库下游TDG浓度生成预测方法及装置-CN202111253419.4在审
发明人：莫玉娟;蔡宴朋;万航;李彤;谭倩 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种水库下游TDG浓度生成预测方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取水库上游在目标时段之前的预设时段的历史来水量以及水库上游在目标时段的降雨量，输入至水库上游来水量预测模型，获得水库上游在目标时段的来水量，获取水库下泄流量、水库消力池出口水深以及水库消力池出口处的TDG浓度，采用响应曲面法建立水库下游的TDG浓度预测模型，根据水库运行调度方案，获得目标时段的水库下泄流量和目标时段的消力池出口水深，根据建立的所述TDG浓度预测模型，获得目标时段的水库下游TDG浓度，考虑水库下泄流量和水库消力池出口水深对水库消力池出口处的TDG浓度的影响，从而提高了TDG浓度生成的精度。
水库下游 tdg 浓度生成预测方法装置

[发明专利]基于双注意力融合网络的机动车多元尾气预测方法及系统-CN202211506219.X在审
发明人：凌强;费习宏;方毅;李峰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双注意力融合网络的机动车多元尾气预测方法及系统，其中方法包括：步骤S1：收集机动车尾气固定点遥测装置检测到的历史机动车多元尾气浓度和外部影响因素，并进行预处理，分别构建多元尾气浓度时间序列数据和外部因素数据；步骤S2：将多元尾气浓度时间序列数据和外部因素数据输入到双注意力融合网络进行多元尾气浓度预测，得到非线性成分特征结果、线性特征结果和外部因素特征结果；步骤S3：将非线性成分特征结果、线性特征结果和外部因素特征结果进行融合，得到未来时刻长短期机动车多元尾气浓度。本发明通过联合历史机动车多元尾气浓度和外部影响因素对未来时刻的机动车多元尾气浓度进行预测，提升了预测准确率和精度。
基于注意力融合网络机动车多元尾气预测方法系统

[发明专利]放射线摄像设备及其控制方法-CN200810210511.0有效
发明人：井上智鹤;吉田崇 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2008-08-13 - 公布日： 2009-02-18 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：放射线摄像设备从通过放射线摄像获得的两个图像中的每个来检测由造影剂形成的图像的浓度分布。该设备基于检测到的浓度分布的移动量和两个图像的射线拍摄时间之间的间隔来预测由造影剂形成的图像的移动速度，并基于预测出的移动速度和检测到的浓度分布来确定放射线射像下一定时。放射线摄像设备检测由X射线放射摄像获得的图像中造影剂的浓度分布，并基于浓度分布的改变量来预测造影剂的移动速度。放射线摄像设备基于预测出的造影剂移动速度、检测到的造影剂浓度分布和预定造影剂浓度来确定X射线照射定时。
放射线摄像设备及其控制方法

[发明专利]结合集成学习与加权极限学习机的煤矿瓦斯浓度预测方法-CN202011327457.5有效
发明人：韩世锋;王超;吴东风;陈昌一;赵青青;冯乐 -专利权人：江苏中矿安华科技发展有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合集成学习与加权极限学习机的煤矿瓦斯浓度预测方法，首先获取其历史瓦斯浓度监测数据，数据预处理与缺失数据填充，样本集生成，对样本集Φ中预测目标Y进行拆分，使预测目标Y中的每一列数据均与X结合，构成t个拆分子集，训练子集生成，通过训练子集训练集成学习与加权极限学习机模型，本发明能够实时接收最新的瓦斯浓度数据，形成对未来3小时的瓦斯浓度趋势预测，本发明时间复杂度低，准确度高。
结合集成学习加权极限学习机煤矿瓦斯浓度预测方法

[发明专利]一种融合EMD和LSTM的城市PM2.5浓度预测方法-CN201911359480.X在审
发明人：李永;李辩 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种融合EMD和LSTM的城市PM2.5浓度预测方法涉及空气质量浓度预测领域。首先，获取每小时时间序列数据，对获取的数据进行数据清洗；然后，使用经验模态分解EMD对PM2.5浓度数据进行平稳化处理，得到多个分量；接着，确定滑动时间窗口T，对每个分量进行数据序列段切分处理，并归一化统一量纲，得到多个数据集；将数据集划分为训练集和测试集，分别构建LSTM网络模型进行训练，最后使用训练好的模型对各个分量进行预测，并对其进行反归一化处理，得到最终的城市PM2.5浓度预测结果。在此基础上构建长短期记忆神经网络LSTM模型并进行训练；最后，使用训练好的模型进行预测，并对其进行反归一化处理，得到最终的城市PM2.5浓度预测结果。
一种融合 emd lstm 城市 pm2 浓度预测方法

[发明专利]超低排放电站锅炉高温腐蚀程度的监测装置和方法-CN202110992877.3在审
发明人：贾永会;王天龙;闫慧博;李欣;戴喜庆;闫晓沛;汪潮洋;唐广通 -专利权人：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;国网河北能源技术服务有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： F23M11/04 文献下载
摘要：超低排放电站锅炉高温腐蚀程度的监测装置和方法，物理模型模块利用监测模块采集的烟气中CO、H2S浓度和位置信号，拟合H2S浓度函数，预测模型模块基于神经网络算法搭建壁厚参数预测模型，利用H2S浓度函数、位置信号、原煤硫含量、水冷壁管壁厚参数变化率对预测模型进行训练；预测结果输出模块，基于预测模型输出的水冷壁管最薄位置的壁厚参数，对锅炉高温腐蚀程度进行预测。用CO浓度表示H2S浓度的物理模型，避免使用H2S测量元件，降低成本，稳定性高，适合长期运行；监测燃烧区和燃尽区的气流管路简单可行
排放电站锅炉高温腐蚀程度监测装置方法

[发明专利]二氧化碳浓度预测方法、装置、设备及介质-CN202210237353.8在审
发明人：李鲲;康宇;赵云波;吕文君 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了二氧化碳浓度预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取第一型号锅炉对应的第一碳排放数据和第二型号锅炉对应的第二碳排放数据；分别对第一碳排放数据和第二碳排放数据进行特征变换，得到第一碳排放样本集和第二碳排放样本集；计算第一碳排放样本集和第二碳排放样本集之间的校正优化参数；依据第一碳排放设备对应的训练数据集和校正优化参数，构建二氧化碳浓度预测模型；根据第二碳排放设备对应的待预测数据集、校正优化参数和二氧化碳浓度预测模型，预测第二碳排放设备排放的二氧化碳浓度。本申请解决了现有技术中由于碳排放设备的型号差异而导致二氧化碳浓度预测准确度低的技术问题。
二氧化碳浓度预测方法装置设备介质

[发明专利]一种基于遥感物候/植被信息的稻作灌区田面水氮浓度预测方法-CN202310380233.8在审
发明人：高翔;任睿;穆悦;张华瞻;王侯生;蒋薇;丁艳锋;姜小三;李兆富;潘剑君 -专利权人：南京农业大学;南京农业大学泰州研究院
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遥感物候/植被信息的稻作灌区田面水氮浓度预测方法，运用GEE云平台，采用谐波分析提取水稻种植范围，通过双逻辑函数识别水稻主要物候时间；结合实地调研建立基于物候的施肥时间预测模型，建立基于水稻不同物候阶段LAI的施氮量反演模型，建立基于施肥后天数和施氮量的稻田田面水氮浓度预测模型；基于GEE云平台，运用施肥时间预测模型以及施氮量反演模型获取灌区内施肥时间及施氮量的时空变化，结合稻田田面水氮浓度预测模型，能够精准预测灌区稻田田面水氮浓度时空热点。本方法充分考虑了灌区不同田块施肥日期\量的时空变异性，并科学刻画出不同施肥日期\量下田面水氮浓度衰减规律，为面源氮污染物流失精准定量评估及减排提供保障。
一种基于遥感物候植被信息灌区田面水氮浓度预测方法

[发明专利]茶汤中滋味特征成分浓度及茶叶可冲泡次数的预测方法-CN201710675588.4有效
发明人：谭俊峰;蔺志远;林智;邵晨阳;戴伟东;吕海鹏;郭丽;朱荫;张悦;彭群华 -专利权人：中国农业科学院茶叶研究所
申请日： 2017-08-09 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种茶汤中滋味特征成分浓度及茶叶可冲泡次数的预测方法：对茶样进行多次浸提，对每次浸提得到的茶汤中含有的7种滋味特征成分进行定量分析；针对7种滋味特征成分，分别建立相应的浓度变化线性方程，从线性方程中提取修正函数，建立相应的多次冲泡茶叶所得茶汤中滋味特征成分浓度的预测模型。本发明对于随机抽取茶叶样本，可通过定量检测样品第1泡茶汤中各滋味特征成分浓度，预测第x(x为大于1的自然数)泡茶汤中各滋味特征成分浓度。该方法具有成本低、效率高和预测准确等特点，其平均预测准确率高达92.0％，进一步可预测随机样本的耐泡特性，同时对于原叶茶多次冲泡所得茶汤的味觉可视化分析等方面具有重要应用价值和指导意义。
茶汤滋味特征成分浓度茶叶冲泡次数预测方法

[发明专利]基于组合深度学习模型的空气污染物浓度预测方法及系统-CN202110489654.5在审
发明人：陈曦;何世柱 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于组合深度学习模型的空气污染物浓度预测方法及系统。所述方法获取多个空气质量站的空气污染物PM2.5浓度，并进行预处理得到空气污染物PM2.5的时间序列；并利用该时间序列对构建的组合深度学习网络进行训练，并采用贝叶斯优化方式进行超参数，得到训练好的空气污染物浓度预测模型；获取多个空气质量站的待测空气污染物PM2.5浓度，并进行预处理，将预处理结果输入空气污染物浓度预测模型中，得到目标站空气污染物PM2.5浓度预测值。本发明提出的组合深度学习模型可以高效提取不同时间段的空气污染物的时间相关性，并有效提取地区内的不同空气监测站之间的空气污染物浓度的空间相关性，使得预测效果得到提升。
基于组合深度学习模型空气污染物浓度预测方法系统

[发明专利]状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统-CN202210043387.3在审
发明人：刘佳鑫;王帅;周榆晓;张国钢;赵陈琛;郑伟;祝倩茜;赵子健;王冠宇;鲁旭臣;崔巨勇;王雅楠 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学;国家电网有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统，建立变压器的历史故障数据集；采集变压器运行过程中的油中溶解气体浓度及反应变压器状态的环境气象数据和其他运行数据，通过突变点检测及相空间重构方式构成最优数据集，搭建变压器油中溶解气体浓度近期预测SARIMA模型，得到变压器近期油中溶解气体浓度变化的预测结果；基于油中溶解气体浓度与变压器其他状态量的关系，得到实时变化的油中溶解气体浓度；基于DBN网络搭建变压器故障诊断模型；将近期油中溶解气体浓度变化的预测结果或实时变化的油中溶解气体浓度作为变压器故障诊断模型的输入特征量，实现变压器故障预测。
状态全息感知数据驱动电力变压器故障预测方法系统