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[发明专利]脱硝系统出口氮化物浓度预测方法、装置、介质及设备-CN202310398253.8在审
发明人：孙长安;陈石明 -专利权人：国能浙江宁海发电有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种脱硝系统出口氮化物浓度预测方法、装置、介质及设备，方法包括：获取当前时刻与氮化物浓度相关的运行数据；将所述运行数据输入氮化物浓度预测模型，得到氮化物浓度预测值；其中，所述氮化物浓度预测模型用于通过如下操作得到所述氮化物浓度预测值：根据所述运行数据进行多次氮化物浓度预测，得到氮化物的多个初始浓度预测值；根据多个所述初始浓度预测值，确定浓度修正值，并根据所述浓度修正值进行氮化物浓度预测，得到所述氮化物浓度预测值。本公开的目的是提供一种脱硝系统出口氮化物浓度预测方法、装置、介质及设备，通过融合多种预测模型的氮化物浓度预测结果，使得氮化物浓度预测结果具有较高的预测精度和鲁棒性。
系统出口氮化物浓度预测方法装置介质设备

[发明专利]一种气溶胶浓度预测方法-CN202111500248.0在审
发明人：李晓萍;王雯翡;贺芳;田露;范凤花;康宁;闵行博;钱景超;王恬;魏加雯 -专利权人：中国建筑科学研究院天津分院
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的一种气溶胶浓度预测方法，所述预测方法包括：获取多个监测点的气溶胶浓度；预处理多个监测点的气溶胶浓度，获得所述多个监测点的气溶胶浓度的时间序列；根据所述时间序列构建组合深度学习网络，获得初始气溶胶浓度预测模型；根据实时监测的气溶胶浓度优化所述初始气溶胶浓度预测模型，获得优化气溶胶浓度预测模型；根据所述优化气溶胶浓度预测模型预测气溶胶的浓度。通过反馈机制的不断修正，能够有效准确地预测室内气溶胶的浓度。
一种气溶胶浓度预测方法

[发明专利]悬浮泥沙浓度预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010131794.0在审
发明人：任磊;姬进财;潘广维 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-02-29 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种悬浮泥沙浓度预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取悬浮泥沙浓度数据，形成浓度数据样本集；从所述浓度数据样本集中随机抽取若干个浓度数据样本，构成浓度数据训练集；基于LSTM算法生成预测模型，并采用所述浓度数据训练集对所述预测模型进行训练；当训练结果符合设定条件时，保存所述预测模型的模型参数，得到悬浮泥沙浓度预测模型；根据所述悬浮泥沙浓度预测模型对悬浮泥沙浓度进行预测。采用本方法能够实现对悬浮泥沙浓度的快速预测，提高了对悬浮泥沙浓度的预测效率和预测结果的准确性。
悬浮泥沙浓度预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种尾气中粉尘浓度短期预测方法-CN201911220733.5有效
发明人：王冠群 -专利权人：承德石油高等专科学校;承德众恒科技有限公司
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本发明涉及空气质量监测技术领域，公开了一种尾气中粉尘浓度短期预测方法，包括以下步骤：(1)在第一次进行粉尘浓度预测前，首先在线采集一定量的粉尘浓度数据，用于计算粉尘浓度动态预测模型的模型融合参数以及用于建立粉尘浓度动态预测模型(2)在得到模型融合参数后，建立粉尘浓度动态预测模型，并对后续时刻的粉尘浓度进行预测，根据预测值分析粉尘浓度的变化趋势。(3)在采集到预测时刻的粉尘浓度测量值后，将预测值与测量值进行对比，若预测误差超过阈值，则根据最新得到的数据重新计算模型融合参数，根据重新计算后的模型融合参数建立新的粉尘浓度动态预测模型用于粉尘浓度的下一次预测
一种尾气粉尘浓度短期预测方法

[发明专利]一种臭氧浓度的调节方法及系统-CN202110935959.4在审
发明人：王志彬;乔晓军;王莹;卫雅娜;常红梅 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G05D11/13 文献下载
摘要：本发明提供一种臭氧浓度的调节方法及系统，所述方法包括：根据臭氧浓度预测模型的输出结果，确定所述目标设施内的预测臭氧浓度；调节目标设施内的实际臭氧浓度至所述预测臭氧浓度。本发明所提供的臭氧浓度的调节方法及系统，通过臭氧浓度预测模型，能准确地预测目标设施内适合作物生长所需要的臭氧浓度；若预测臭氧浓度大于实际臭氧浓度实际值，则调节臭氧发生器增大臭氧释放量；若预测臭氧浓度小于实际臭氧浓度，则调节臭氧发生器减小臭氧的释放量，直到目标设施内的实际臭氧浓度与预测臭氧浓度相等。本发明有效地实现了对目标设施内的臭氧浓度的动态、精准、及时调控。
一种臭氧浓度调节方法系统

[发明专利]一种绝缘油中气体浓度的预测方法及装置-CN202010824567.6在审
发明人：田小航;舒荣;王荣泰;徐文力 -专利权人：云南电力技术有限责任公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种绝缘油中气体浓度的预测方法及装置，本申请提供的方法针对任意一种气体，获取多个历史时刻分别对应的多个历史浓度；对多个历史浓度分别进行多次分解，得到每个历史浓度对应的多层历史浓度分量；对每个历史浓度对应的任意一层的历史浓度分量进行归一化处理，得到任意一层的归一化后的历史浓度分量；将属于同一层的归一化后的历史浓度分量输入气体浓度预测模型中，得到多个预测浓度分量；对预测浓度分量进行反归一化处理，得到反归一化后的预测浓度分量；根据属于同一预测时刻的多个反归一化后的预测浓度分量，确定预测时刻对应的预测浓度。本申请提供的方法避免了不同气体之间的相互影响，提高了预测精度。
一种绝缘油气体浓度预测方法装置

[发明专利]二氧化碳浓度预测系统、方法以及程序-CN202211014644.7在审
发明人：古屋贵明;益田征典 -专利权人：旭化成微电子株式会社
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：提供一种二氧化碳浓度预测系统、方法以及程序。二氧化碳浓度预测系统具备：预测部，其基于预测对象中的内部空间的当前的二氧化碳浓度、以及预测对象中的环境信息，来预测内部空间的二氧化碳浓度；以及提供部，其提供由预测部预测出的二氧化碳浓度。预测部可以进一步预测从当前的二氧化碳浓度起到基于当前的二氧化碳浓度和环境信息预测出的二氧化碳浓度为止的预测对象中的二氧化碳浓度的时间变化，提供部可以进一步提供二氧化碳浓度的时间变化。
二氧化碳浓度预测系统方法以及程序

[发明专利]一种基于极限学习机模型的气体浓度的预测方法及装置-CN202010979433.1有效
发明人：田小航;金仕琦;王荣泰;徐文力;陈辛;赵燕团;张忠才;赵引侠;程伟伟;李碧波;顾跃 -专利权人：云南电力技术有限责任公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于极限学习机模型的气体浓度的预测方法及装置，本申请提供的方法针对任意一种气体，获取多个历史时刻对应的多个历史浓度；对多个历史浓度分别利用集合经验模态分解方法进行多次分解，得到每个历史浓度对应的多层历史浓度分量；对每个历史浓度对应的任意一层的历史浓度分量进行归一化处理，得到任意一层的归一化后的历史浓度分量；将属于同一层的归一化后的历史浓度分量输入气体浓度预测模型中，得到多个预测浓度分量；气体浓度预测模型基于极限学习机模型建立；根据属于同一预测时刻的预测浓度分量，确定预测时刻对应的预测浓度。本申请提供的方法避免了不同气体之间的相互影响，提高了预测精度。
一种基于极限学习机模型气体浓度预测方法装置

[发明专利]一种基于改进粒子群的气体浓度的预测方法及装置-CN202011002955.2在审
发明人：田小航;王荣泰;舒荣;徐文力;顾跃;赵燕团;张忠才;陈辛 -专利权人：云南电力技术有限责任公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于改进粒子群的气体浓度的预测方法及装置，本申请提供的方法包括，获取待预测变压器的绝缘油中，任意一种待预测气体的多个历史时刻对应的历史浓度组；历史浓度组包括多个历史浓度；一个历史浓度对一个历史时刻；对历史浓度组进行归一化处理，得到归一化后的历史浓度组；将归一化后的历史浓度组输入气体预测模型中，得到预测气体浓度组；气体预测模型包括归一化后的历史浓度组与预测气体浓度组的对应关系；气体预测模型基于长短期记忆网络预测模型建立本申请提供的方法提高了预测的气体浓度的精确度，有利于运维人员准确判断变压器的工作状态。
一种基于改进粒子气体浓度预测方法装置

[发明专利]粉尘浓度的时空分布预测方法、装置、设备和存储介质-CN202210079569.6在审
发明人：邹磊;赫海涛;姚信;王叶;李峰;邱均;王开诚;刘哲;侯彦文 -专利权人：深圳中核普达测量科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种粉尘浓度的时空分布预测方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：采用预先搭建的环境参数灰色预测模型，得到待预测点在预测时间段下的环境参数预测值；根据待预测点的位置信息和环境参数预测值，使用预先构建的粉尘浓度预测模型，得到待预测点在预测时段下的粉尘浓度预测值，本公开通过环境参数灰色预测模型和粉尘浓度预测模型结合的方式实现了对粉尘浓度的准确预测。
粉尘浓度时空分布预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于分区建模的锌液痕量金属离子浓度预测方法-CN201811124589.0有效
发明人：朱红求;吴书君;李勇刚;阳春华;程菲 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分区建模的锌液痕量金属离子浓度预测方法，包括：获取混合溶液样本的光谱信号图，再基于混合溶液样本的光谱信号计算出每个波长变量的相关系数‑稳定性值；基于波长变量的相关系数‑稳定性值获取最佳波长变量；进行模型训练得到混合溶液的浓度区间分类模型；分别进行模型训练得到高浓度区间的浓度预测模型、低浓度区间的浓度预测模型；基于所述浓度区间分类模型得到待测混合溶液所属的浓度区间，再基于对应高浓度区间的浓度预测模型或低浓度区间的浓度预测模型得到待测痕量金属离子的预测浓度所述方法可以提高预测模型的精度，得到更加可靠的预测结果。
一种基于分区建模痕量金属离子浓度预测方法

[发明专利]一种基于TDM和AI技术的智能用药决策方法及系统-CN202310185579.2在审
发明人：陈利民 -专利权人：天津云检医学检验所有限公司;天津云检医疗器械有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TDM和AI技术的智能用药决策方法及体统，其中，用药决策方法包括收集TDM检测系统内的医疗信息和患者的个体特征；根据收集得到的医疗信息和患者的个体特征，学习训练建立药物剂量预测模型和药物浓度预测模型；根据药物浓度预测模型得到药物浓度上限值和药物浓度下限值，根据药物浓度上限值和药物浓度下限值得出药物浓度范围，在药物浓度范围内选定药物浓度预测值；在药物剂量预测模型内输入药物浓度预测值得出药物剂量预测值药物剂量预测模型和药物浓度预测模型是通过收集多种特征信息建立的，可针对多种群体特征的患者进行用药指导，为临床提供精准的参考，提高患者治疗的效果。
一种基于 tdm ai 技术智能用药决策方法系统

[发明专利]一种煤矿综采工作面瓦斯涌出量的预测方法-CN201811189039.7有效
发明人：李学文;张立志 -专利权人：西安科技大学;西安外事学院
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种煤矿综采工作面瓦斯涌出量的预测方法，所述预测方法包括根据获得的瓦斯浓度监测数据建立ARIMA瓦斯浓度预测模型，然后采用GARCH模型对ARIMA瓦斯浓度预测模型的残差序列进行拟合，并将拟合的结果作为ARIMA瓦斯浓度预测模型中预测的噪声项，采用ARIMA瓦斯浓度预测模型结合GARCH模型对煤矿综采工作面的瓦斯浓度进行预测；本发明所述一种煤矿综采工作面瓦斯涌出量的预测方法，能够真实的反映煤矿综采工作面瓦斯浓度真实值的变化趋势
一种煤矿工作面瓦斯涌出预测方法

[发明专利]一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质-CN201711180964.9在审
发明人：陈其鹏;饶玮;郑晓崑;周爱华;胡斌;梁潇 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国家电网公司
申请日： 2017-11-23 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质，其中，该方法包括：根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立特征气体的浓度预测模型；利用浓度预测模型对采集到的特征气体的当前浓度和当前电气参数进行处理，得到特征气体的下一时刻浓度；根据特征气体的下一时刻浓度进行故障预测，得到预测故障类型。这种故障预测方法首先分析油溶气体间以及油溶气体和其它电气参数的关联关系，之后建立每一油溶气体基于其它气体和电气参数的浓度预测模型，通过浓度预测模型预测未来任意时刻变压器油溶气体浓度，根据油溶气体浓度进行故障预测，提高了变压器故障预测的精确度。
特征气体电气参数浓度预测变压器故障故障预测可读存储介质预测变压器油采集终端故障类型关联关系模型预测溶解分析

[发明专利]环孢素a血药浓度预测方法及装置-CN202210707457.0在审
发明人：张津源;于泽;高飞 -专利权人：北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种环孢素a血药浓度预测方法及装置，该方法包括：采集待预测HSCT患者的临床数据；将所述临床数据输入环孢素a血药浓度预测模型中，获取所述环孢素a血药浓度预测模型输出的所述待预测HSCT患者的环孢素a血药浓度预测值；其中，所述环孢素a血药浓度预测模型是以样本HSCT患者的临床数据为样本，以所述样本HSCT患者的环孢素a血药浓度实际值为标签获得。本发明预测效率高，准确性高，覆盖人群广，从而预知环孢素a血药浓度是否正常，参考环孢素a血药浓度进行用药调整，降低患者发生不良反应的风险。
环孢素浓度预测方法装置

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