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[发明专利]一种适用于电网发展专业的负荷分析预测系统-CN201710677307.9在审
发明人：孙东磊;牟宏;汪湲;贾善杰;孙伟;张伟昌;杨金洪;张杰;杨思;曹相阳;王轶群;付一木;李沐;田鑫;杨斌;王男;薄其滨;高效海;张丽娜;魏鑫;魏佳 -专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院;国家电网公司
申请日： 2017-08-09 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于电网发展专业的负荷分析预测系统，包括数据预处理模块、基础分析模块、分析预测模块和预测应用模块，数据预处理模块构建预测基础数据库；基础分析模块基于预测基础数据库进行分析；分析预测模块接手数据与处理模块和基础分析模块数据并进行分析处理，分析处理的数据发送至预测应用模块。本发明可实现对涉及电网发展专业负荷需求分析的基础数据预处理、基础分析、分析预测以及预测应用，对全面分析电网负荷需求特性和基于此的电网规划等应用具有重要作用，具有良好的实际应用前景。
一种适用于电网发展专业负荷分析预测系统

[发明专利]一种预测体温异常的方法-CN201910722169.0在审
发明人：周谦;李勇波;季统凯 -专利权人：国云科技股份有限公司
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种预测体温异常的方法。本发明的方法由体温数据采集和预处理模块、建立聚类异常分析模型和预测异常分析模型模块和异常分析判断模块实现；所述的体温数据采集和预处理模块采集人体体温并进行预处理供建立聚类异常分析模型和预测异常分析模型模块进行分析判断；所述的建立聚类异常分析模型和预测异常分析模型模块使用密度聚类分析和回归预测分别建立聚类异常分析模型Model1和预测异常分析模型Model2，并根据模型对体温值和预测值进行判断；所述的异常分析判断模块在体温值和预测值判断为异常时提醒被测量者体温异常本发明通过收集处理样本正常体温的N笔数据，来预测人们当前体温是否趋向于异常；可以用于人体体温的预测。
异常分析预测体温聚类模型模块预处理模块判断模块人体体温体温数据采集预处理分析判断密度聚类收集处理正常体温笔数据样本测量回归分析

[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序-CN202080041100.2在审
发明人：宫原正典;高松慎吾;饭田纮士;中田健人;堀口裕士;东出元辉 -专利权人：索尼集团公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：根据本公开的信息处理设备(100)包括：控制单元(130)，其获取包括过去预测对象和用于对预测对象进行预测分析的分析数据集的过去事例；获取要用于预测分析的数据；在通过使用数据执行预测分析的情况下根据数据和过去事例提取预测对象，并且根据数据构建要用于对提取的预测对象进行预测分析的数据集。
信息处理设备方法程序

[发明专利]一种未来电网结构形态分析预测方法及系统-CN201811222519.9在审
发明人：何烨;卢斯煜;司大军;姚文峰;钱迎春;周保荣;陈姝敏;肖友强 -专利权人：云南电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了本发明提供了一种未来电网结构形态分析预测方法，包括以下步骤：电力需求预测步骤，获取相关信息分析得到电力需求预测信息；电源规划预测步骤，获取相关信息分析得到未来电源规划预测信息；未来电力流向分析步骤，获取相关信息分析得到未来电力流格局预测信息和未来电网转变预测信息；未来电网结构形态预测步骤，获取未来电力流向分析步骤分析得到的未来电力流格局预测信息，根据获取的信息分析得到未来电网结构形态预测信息。本发明解决了目前综合性的未来电网结构形态分析方法缺失的问题，提供了一种可以将多种问题等综合考虑，以应用于中国未来电网结构形态演变预测与分析的未来电网结构形态分析预测方法。
电网结构形态分析预测信息相关信息预测电力需求预测电力流向电源规划分析步骤形态预测分析电力流信息分析综合考虑电网应用

[发明专利]电力市场分析预测系统及其分析预测方法-CN201210036626.9无效
发明人：陈连凯;刘洋;吕海平;陈玉胜;李淑锋;李彦吉;贾海清;尹兆文;曾鸣;刘敦楠 -专利权人：内蒙古东部电力有限公司;华北电力大学
申请日： 2012-02-17 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了电力技术领域中的一种电力市场分析预测系统及其分析预测方法。系统包括：市场分析模块、预测方案模块、市场预测模块、监视预警模块、数据发掘模块、应用平台和系统管理辅助模块；所述方法包括：确定影响电力市场分析预测的关键因素；确定电力市场分析预测系统研究主要板块和主要技术路线，形成电力市场分析预测系统的框架结构；构建市场分析预测模型库；建立基于多维分析和数据挖掘的市场研究平台；安装系统服务器，进行系统的试运行和调试；完善系统界面的美化以及系统功能；完成数据对接工作，实现电网内部的系统互联本发明提高了多种因素影响下电力市场分析预测准确率。
电力市场分析预测系统及其分析方法

[发明专利]事件预测方法-CN201511024596.X在审
发明人：刘畅;李波 -专利权人：北京锐安科技有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种事件预测方法。该方法包括：采集待预测事件的业务数据和环境数据，并进行数据整合、预测业务环境设置、待关键因子数据分析、应用场景序列训练配置、估算分析以及可信度分析。本方案提高了所述待预测事件的预测业务环境参数与待预测事件的业务应用目标之间的匹配度，可以有效应用在实战中；提高了所述待预测事件的因子结构的准确度，基于此，对待预测事件进行预测、估算分析以及可信度分析，形成了评估和预测之间可信度的衡量体系，提高了对待预测事件的预测分析的准确度。
事件预测方法

[发明专利]一种母线负荷预测准确率分析方法、装置及计算机设备-CN202011472430.5在审
发明人：张蔷;周安平;周毓敏;李豹;高琴 -专利权人：中国南方电网有限责任公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种母线负荷预测准确率分析方法、装置及计算机设备。该母线负荷预测准确率分析方法包括：首先获取对应母线负荷的预测数据，然后对所得负荷预测数据进行预测修正，将预测修正后的负荷预测数据进行统计和考核，输出统计和考核结果，再基于统计后的负荷预测数据进行误差分析，得到误差分析结果，进一步将误差分析结果传导至负荷预测算法，使负荷预测算法能够进行自优化处理。本发明可以实现对母线负荷进行分析及预测，从而提高负荷预测准确率，有助于增强电力系统的运行稳定性。
一种母线负荷预测准确率分析方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法及系统-CN202010916059.0在审
发明人：盛德熙 -专利权人：盛德熙
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，包括：通过健康数据获取设备获取健康数据；建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。本申请使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。本申请同时还提供了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。
一种基于健康信息健康状况分析预测方法系统

[发明专利]基于数据库的话务量分析与预测系统及使用该系统的话务量预测方法-CN201010300133.2无效
发明人：彭宇;郭嘉;王建民;刘大同;王少军;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2010-01-08 - 公布日： 2010-07-14 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：基于数据库的话务量分析与预测系统及使用该系统的话务量预测方法，它涉及一种话务量分析与预测系统和一种话务量预测方法，它解决了目前的话务量分析与预测系统和话务量预测方法中存在的预测精度和数据利用率较低的问题话务量分析与预测系统，它包括数据库单元和SAS预测功能单元，数据库单元主要用于存储话务量数据和预测结果数据，SAS预测功能单元主要采用时间序列分析技术对话务量进行预测；话务量预测方法，基于所述话务量分析与预测系统实现，利用SAS预测功能单元实现话务量数据的读取、缺失时段的查找和处理、建模以及话务量未来值的预测。本发明克服了已有技术的不足，适用于移动通信的话务量预测领域。
基于数据库话务量分析预测系统使用方法

[发明专利]能量需求预测装置及方法-CN201180003091.9在审
发明人：长田和美;马场贤二;榎原孝明;高木康夫;西村信孝;野田周平 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2011-12-12 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：一种能量需求预测装置(1)，包含图像分析部(7)、预测部(8)。图像分析部(7)基于通过图像传感器(9)获得的图像数据(16)，生成包含预测对象区域的人信息(22a)和环境信息(22b)中至少一方的分析数据(22)。预测部(8)基于分析数据(22)、和使用了与分析数据(22)对应的过去数据而生成的能量需求预测模型，执行能量需求预测，生成预测数据(23)。
能量需求预测装置方法

[发明专利]基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法-CN201610112173.1有效
发明人：陈新;黄通;王愈;陈杰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，将气象数据作为线性回归预测模型的输入对辐照先进行初步的预测，历史数据经预测模型所得预测辐照值和实际辐照的误差值由时间序列分析方法得到误差预测值，利用误差预测值对辐照预测值进行修正本发明方法结合了线性回归分析和时间序列分析，同时考虑了预测日当天的气象数据和历史辐照数据对待预测待预测日辐照的影响，提高预测精度，保证光伏功率预测的准确性。
基于多元时间序列回归分析辐照预测方法

[发明专利]一种基于数据分解的汛期污染强度分析方法及系统-CN202311049979.7在审
发明人：解鑫;姜明岑;李文攀;刘丰羽;许秀艳;刘喜惠;葛淼;陈忠;李亚男;胡晶泊 -专利权人：中国环境监测总站;北京金水永利科技有限公司
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于数据分解的汛期污染强度分析方法及系统，其中，基于数据分解的汛期污染强度分析系统，包括：用户端：发送分析请求，接收汛期污染强度；监测节点：实时采集水质数据并存储；允许分析中心获取原始数据包；分析中心：根据分析请求获取原始数据包；对原始数据包进行预处理，获得待分析数据包；由第一预测模型根据待分析数据包生成预测断面数据包；由第二预测模型根据待分析数据包生成预测降水数据包；按照任务序列对预测断面数据包和预测降水数据包进行分析本申请能够在汛期不便于对断面的水质数据进行采集的情况下，准确地对汛期污染强度进行预测和分析，且能够保证预测结果和分析结果的准确性。
一种基于数据分解汛期污染强度分析方法系统

[发明专利]对象预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010837280.7在审
发明人：朱翔宇;何从庆 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请涉及一种对象预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取在预设时间段内的用户行为数据，用户行为数据中包括待分析对象的对象信息；提取用户行为数据中的数据特征；输入数据特征至时间信息模型，得到待分析对象的第一预测结果；输入待分析对象的第一预测结果和数据特征至第一预测模型，得到待分析对象的第一预测概率；输入数据特征至第二预测模型，得到待分析对象的第二预测概率；输入待分析对象的第一预测概率和待分析对象的第二预测概率至逻辑回归模型，输出待分析对象的概率。通过多个不同的模型对数据特征进行分析，识别出待分析对象的概率，根据各个待分析对象的概率确定出推送对象，提升了数据推送的精准度。
对象预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]利率分析方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110518090.3在审
发明人：杜文明;王冲;张康;徐浩;王丹;郑亮亮;曹阳;孙思骏;沈笺;王云南;龚凌;胡彦;王嘉琦;张亮 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种利率分析方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取用户选择的利率分析场景和预测参数；根据利率分析场景和预测参数确定分析数据；向用户反馈分析数据。本申请实施例提供的利率分析方法，能够由计算机根据用户选择的利率分析场景和预测参数，进行预估，根据利率分析场景和预测参数确定分析数据，能够提高利率分析效率。
利率分析方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的超短期负荷预测方法及系统-CN201911120087.5在审
发明人：张思远;刘永刚;贺鹏程;钱军;陈斌;石辉;戴远航;廖志芳;潘海辉;曾琪;齐笑斐 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的超短期负荷预测方法，用于对15分钟超短期负荷数据进行精准预测。在实际的湖南省全省的发电负荷预测数据中，本发明所提供的超短期负荷预测方法可以在训练集和测试集上均取得99.43％的准确率。可以为实际的发电规划提供强有力的决策依据。同时，在预测准确率指标的基础上提供了预测结果统计分析、预测值可视化分析、预测偏差时间点分析。预测结果统计分析用于对训练后的模型预测的可靠性提供统计学上的可信度依据。预测值可视化分析用于直观显示预测模型的预测值和实际电力负荷预测数据之间的差异。预测偏差时间点分析用于对预测偏差大的值所处的时间点提供分析，有利于后期电网工作人员对特定时间内的发电情况进行优化。
一种基于深度学习短期负荷预测方法系统

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