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[发明专利]一种多约束条件下的船舶航向模型预测控制算法设计方法-CN202011098643.6有效
发明人：张子昌;赵光;郭亦平;王旭东;谌兴良;刘浩;徐雪峰 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七0七研究所九江分部
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多约束条件下的船舶航向模型预测控制算法设计方法，包括如下步骤：建立船舶低噪声运动控制仿真模型；根据船舶运动控制仿真模型设计船舶的航向模型预测控制器并为模型预测控制器建立控制目标函数；针对控制目标函数与船舶实际运行需求确定方向舵舵角、舵速等硬约束条件，并对硬约束条件进行处理；针对控制目标函数适当放宽航向偏差形成软约束条件，并对软约束条件进行处理；根据控制目标函数、硬约束条件和软约束条件，在线寻优获得最优控制器输出。
一种约束条件下船舶航向模型预测控制算法设计方法

[发明专利]基于PSO-LSSVM模型的高速公路收费站流量预测方法-CN201910419664.4在审
发明人：孙棣华;赵敏;和婧 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM模型的高速公路收费站流量预测方法，首先对收费站流量时间序列进行提取，求得两两时间序列间的皮尔逊相关系数，在保证收费站流量具有时间相关性后，通过大量历史数据训练LSSVM模型，并在此基础上利用PSO算法优化LSSVM模型中核函数参数，该方法避免了传统线性预测算法逻辑简单，实验条件过于理想，预测误差较大的不足，利用核函数将数据映射到高维空间进行回归，考虑了数据间的非线性关系；其次，通过PSO算法优化最小二乘支持向量回归LSSVM模型，通过选取最优核函数参数使得预测效果达到最优，算法可消除传统LSSVM模型中核函数参数随机选择或人为设置对目标收费站流量预测结果的影响，稳定性好、预测精度高。
核函数流量预测收费站高速公路收费站时间序列历史数据训练最小二乘支持非线性关系时间相关性传统线性高维空间实验条件数据映射随机选择向量回归预测算法预测误差预测算法优化回归保证

[发明专利]基于数据驱动预测控制的电动汽车扭矩优化方法-CN201410793965.0有效
发明人：胡云峰;袁磊;赵海艳;陈虹 -专利权人：吉林大学
申请日： 2014-12-21 - 公布日： 2015-03-11 - 主分类号： B60L7/00 文献下载
摘要：一种基于数据驱动预测控制的电动汽车扭矩优化方法，属于电动汽车技术领域。本发明的目的是可以有效进行电动汽车驱动和制动力矩优化分配，以实现车辆纵向速度跟踪控制方法的基于数据驱动预测控制的电动汽车扭矩优化方法。本发明首先针对系统的动态特性设计适当的激励数据，以保证对系统的充分激励；其次，将激励所获得的输入输出数据构造出系统的预测输出方程；然后，考虑电机、电池组和制动器的执行器硬性约束，利用模型预测控制算法构造扭矩优化控制的代价函数；最后，通过求解代价函数对应的最优问题，获得控制输入并作用于系统，从而实现对系统的控制。本发明所述的控制算法中只需要在获取激励数据时需要一些离线仿真实验，开发成本较低。
基于数据驱动预测控制电动汽车扭矩优化方法

[发明专利]基于改进的神经网络分位数回归的风电预测方法及系统-CN202211607600.5在审
发明人：李振凯;刘杰;褚宁;殷红旭;付迪雅;邢志同;宋亮;毛晨旭 -专利权人：国网山东省电力公司德州供电公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开的基于改进的神经网络分位数回归的风电预测方法及系统，包括：获取多个风电场的天气预报数据；根据天气预报数据和训练好的风电发电功率概率预测模型，获得各风电场的风电发电功率预测结果，其中，风电发电功率概率预测模型以各风电场的天气预报数据为输入，以风电发电功率预测结果为输出，采用神经网络表达分位数回归算法构建获得，且模型输出层的激活函数采用斜坡函数，并在斜坡函数和分位数回归算法的检验函数中引入平滑函数。提高了风电功率预测的准确性，且构建的风电发电功率概率预测模型具有好的泛化能力。
基于改进神经网络位数回归预测方法系统

[发明专利]一种跨架构的二进制程序漏洞函数关联方法-CN201610178368.6有效
发明人：石志强;常青;陈昱;王猛涛;孙利民;朱红松 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2016-03-25 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨架构的二进制程序漏洞函数关联方法。本方法为：1)对待二进制程序的二进制文件进行逆向分析，得到一待测函数库；然后根据该待测函数库，获取函数调用图、函数控制流图、函数基本属性；2)根据函数调用图、函数控制流图、函数基本属性提取每一待测函数的特征；然后根据提取的特征和漏洞函数的特征，计算每一待测函数与漏洞函数的数值相似度；3)对于每一待测函数，分别构造该待测函数与漏洞函数的赋权二部图，采用二部图算法计算该待测函数与漏洞函数的整体相似度；4)如果待测函数与漏洞函数的整体相似度大于设定判定阈值，则判定该待测函数为疑似漏洞函数，反之判定为正常函数。
一种架构二进制程序漏洞函数关联方法

[发明专利]一种海上风电装置控制系统及模型预测控制方法-CN202111433040.1有效
发明人：李泰;许成龙;赵黎;曾庆军;朱志宇;钱慧敏;王乐秋 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种海上风电装置控制系统及模型预测控制方法，其中，海上风电场侧换流器采用动态矩阵模型预测控制来取代传统的PI控制，以提高系统的抗扰动和抗干扰性，解决PI参数难以调节的问题，其滚动优化环节采用鸽子群算法，有利于调优控制量，提高系统的响应速度；在网侧换流器采用有限集模型预测控制，代价函数采用二次型函数，求解代价函数最小值，选择使代价函数最小时的开关状态生成开关信号，然后作用于网侧换流器，控制其通断，相比于传统的双闭环PI控制，控制结构相对简单，省去了SVPWM调制过程，动态、稳态性能均更好。
一种海上装置控制系统模型预测控制方法

[发明专利]一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法-CN202211307937.4在审
发明人：石钧仁;李珂欣;陈茂兴;朴昌浩;何嘉;苏永康;刘明杰;陈俊生;黄健 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法，即在自动泊车过程中，采用近端策略优化算法训练选择最优动作的过程，近端策略优化算法包括Actor网络和Critic网络，策略函数对应Actor网络，值函数对应Critic网络，Actor网络的输出为当车辆处于特定状态时采取每个可能转向动作的概率，Critic网络的输出是采取Actor网络的转向动作后状态的状态值函数；本发明以狭窄垂直停车位为背景，将模型预测控制与近端策略优化强化学习算法相结合，解决了停车位较窄情况下的停车规划时间长，成功率不高的问题，扩展了系统的停车位选择范围。
一种基于模型预测控制强化学习融合自动泊车决策方法

[发明专利]一种基于天气条件的光伏功率预测误差补偿方法-CN202210307054.7有效
发明人：赵振兴;张普;宁勇;刘增;朱积嘉;彭子舜;张福家;陈颖;戴瑜兴;杨亚超;王俊;潘文武 -专利权人：湖南工程学院
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于天气条件的光伏功率预测误差补偿方法，涉及光伏发电和储能控制技术领域。本发明首先对预设时间内的光伏数据按不同天气条件进行分类，用LSSVM预测算法得出各类天气条件下的光伏预测误差数据，再用Gaussian Coupla函数分别建立各类天气条件下的预测误差概率模型，最后将超级电容输出作为目标函数，把预测误差作为随机变量，采用天牛‑萤火虫算法对模型求解，得到超级电容的输出功率最优值，并对光伏实际输出功率进行补偿。本发明实现对光伏预测误差的补偿，减小光伏输出功率预测值和实际值之间的差值，使实际输出功率更接近预测输出功率。
一种基于天气条件功率预测误差补偿方法

[发明专利]容量评估参数控制方法和系统-CN202210199376.4在审
发明人：胡玉溪;王润哲;王庆龙 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供一种容量评估参数控制方法和系统。该方法包括：容量评估参数控制设备可以通过与被测设备交互，获取每一被测设备的至少一个系统参数以及每一系统参数的参数值。容量评估参数控制设备可以将一个被测设备的至少一个系统参数的参数值输入预设调优算法。该容量评估参数控制设备可以通过该预设调优算法，得到该被测设备的至少一个评估参数的参数值。容量评估参数控制设备可以根据预设调优算法预测得到的参数值组合，生成被测设备的容量评估用例。本申请的方法，提高了该评估参数的生成效率，提高了该被测设备的评估准确性和评估效率。
容量评估参数控制方法系统

[发明专利]一种基于人工智能算法的高精度充填管路故障预警方法-CN202210683749.5在审
发明人：寇云鹏;王增加;齐兆军;吴再海;宋泽普;盛宇航;杨纪光;朱庚杰;李广波;桑来发;荆晓东 -专利权人：山东黄金矿业科技有限公司充填工程实验室分公司;山东黄金矿业科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能算法的高精度充填管路故障预警方法，包括：采集地表充填站浓度、流量数据，获取井下管路关键监测点压力、时间数据；建立改进随机森林算法模型和拟合压力函数模型；判断改进随机森林算法模型和拟合压力函数模型的预测精度，若预测精度达标则构建压力预测模型，预测关键监测点压力并进行管路故障预警。本方法通过建立压力预测模型判断充填管路工作状态，实现了对管路异常及故障状态进行提前预警。
一种基于人工智能算法高精度充填管路故障预警方法

[实用新型]一种预测函数控制的预测值实现电路-CN201420259778.X有效
发明人：张日东;邹琴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2014-05-19 - 公布日： 2014-09-17 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种预测函数控制的预测值实现电路。本实用新型包括指数电路、模型预测电路和校正输出电路。模型预测电路包括第一乘法电路和第二乘法电路。校正输出电路包括运算放大器A8、A9、电容C7、电阻R26、R27、R28、R29、R30、R31、R32、R33。本实用新型采用电子电路实现了预测函数控制的预测值输出电路，从而使得在实时控制过程中，节省了计算机与各个模块的通讯时间，缩短了控制周期。
一种预测函数控制实现电路

[发明专利]一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质-CN202211342111.1有效
发明人：王冰川;戴聪玲;王勇;吉振东 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质，本方法根据电荷守恒定律和欧姆定律，获得锂离子电池的偏微分方程，并根据偏微分方程，定义边界条件和初始条件；基于物理信息神经网络，构建网络预测模型；构建第一损失函数，并采用梯度下降算法对网络预测模型的参数进行迭代更新，完成网络预测模型的第一训练；构建第二损失函数，并采用梯度下降算法对网络预测模型的参数进行迭代更新，完成网络预测模型的第二训练；构建第三损失函数，并采用梯度下降算法对网络预测模型的参数进行迭代更新，完成网络预测模型的第三训练；通过完成三次训练的网络预测模型预测锂离子电池的参数。本发明能够提高网络预测模型的预测精度。
一种锂离子电池建模方法系统设备存储介质

[发明专利]海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法-CN202111062560.6有效
发明人：张祯滨;尹亚飞;李真;孙远翔 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： H02M7/483 文献下载
摘要：本公开提供了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其中，所述变流器采用包括三相上桥臂和三相下桥臂的模块化多电平变流器结构，所述每相上桥臂和每相下桥臂通过桥臂电感连接，包括以下步骤：获取变流器每相的直流侧和交流侧的等效模型；根据获取的等效模型和预设的变流器每相预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；其中，所述变流器每相预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到本公开结合公平排序算法和预测控制理论，实现了不同工况下并网电流快速追踪与环流的有效抑制，减小了计算负担。
海上风电柔直变流器并网电流追踪环流预测控制方法

[发明专利]车流预测方法和装置-CN202011001420.3在审
发明人：李雷孝;林浩;李杰;王洪彬;马志强;万剑雄;王慧 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种车流预测方法和装置。其中，该车流预测方法包括：获取历史车流量数据，并将历史车流量数据确定为输入数据；将输入数据输入车流量预测模型进行预测，得到车流预测结果；其中，车流量预测模型为通过核函数构建组合核函数，并利用遗传算法和粒子群算法优化组合核函数的参数本发明解决了由于现有技术对车流量预测的过程中基于机器学习和深度学习，存在的准确率和效率低的技术问题。
车流预测方法装置

[发明专利]一种基于PSO优化的LS-SVM智能台区负荷预测方法及系统-CN202011344268.9在审
发明人：秦丽文;周长城;周杨珺;白浩;李珊;袁志勇;黄伟翔;雷金勇;李欣桐 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO优化的LS‑SVM智能台区负荷预测方法及系统，其方法，包括：基于LS‑SVM的负荷预测，建立多元用户组合用电预测的模型；采用PSO算法优化的LS‑SVM用户用电预测算法；基于边缘计算的核函数自动更新本发明有效弥补了现有基于SVM的负荷预测方法核函数唯一，无法适应不同区域、不同环境的用户负荷预测，且现有方法核函数一旦设置则无法更替的缺点，可有效应对未来电网改造以及环境变化对负荷预测结果带来的影响。
一种基于 pso 优化 ls svm 智能负荷预测方法系统