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[发明专利]一种基于多状态量预测的变压器状态评估方法-CN201710086695.3有效
发明人：高敬贝;周毓颖;吴季浩;刘艳敏;王建军;姜黛琳;宁连营;郑晓冬;黄文焘;余墨多 -专利权人：国网上海市电力公司;上海交通大学
申请日： 2017-02-17 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多状态量预测的变压器状态评估方法，包含以下过程：变压器主要故障状态量的选取；对选取好的变压器主要故障状态量分成静态参数，动态参数，准动态参数，外部参数这四类；基于分类好的变压器主要故障状态量采用状态量预测算法对变压器的状态进行预测得到预测状态值；通过采用神经网络预测算法判定待评估变压器运行状态的趋势；最后综合变压器实时运行状态及其趋势，给出变压器状态的综合评估结果。本发明具有能够对变压器的大量状态信息进行综合分析，发现及预测变压器潜伏性故障的优点。
一种基于状态预测变压器评估方法

[发明专利]周期任意的多传感器空时偏差补偿方法和装置-CN201910082490.7在审
发明人：周共健;卜石哲 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种周期任意的多传感器空时偏差补偿方法，方法包括：根据第k‑1个时刻的扩维状态数据，利用不敏变换计算第k‑1个时刻的状态采样点数据和对应的权值；根据第k‑1个时刻的状态采样点数据和对应的权值，获取第k个时刻的状态预测数据；根据第k个时刻的状态预测数据和对应的权值，获取第k个时刻的观测预测采样点和观测预测向量；根据第k个时刻的观测预测向量、观测预测采样点和对应权值，获取新息矩阵以及状态和观测之间的互协方差矩阵，并更新卡尔曼增益；根据状态预测数据，观测预测向量以及新息矩阵和互协方差矩阵，对第k个时刻的扩维状态估计和扩维状态误差协方差矩阵进行更新，获取多传感器空时偏差估计和目标状态估计。
观测协方差矩阵多传感器预测向量状态预测空时矩阵采样点数偏差补偿采样点新息目标状态估计方法和装置偏差估计状态估计状态数据状态误差预测更新

[发明专利]资源利用率预测感知的云数据中心虚拟机资源分配方法-CN202210657035.7在审
发明人：曹洁;王博;陈明 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，特别涉及资源利用率预测感知的云数据中心虚拟机资源分配方法，各虚拟机监视器预测所在的物理机在下一周期的负载状态，并将所述预测负载状态发送至所在的物理机上的局部管理器；全局管理器从各局部管理器获取各物理机的预测负载状态；全局管理器根据各物理机的预测负载状态，将预测负载状态为过载的物理机上的部分虚拟机迁移到其他负载状态为正常的物理机上；将所述预测负载状态为不足的物理机上的所有虚拟机迁移到其他负载状态为正常的物理机上，并将所述预测负载状态为不足的物理机置于低功耗状态
资源利用率预测感知数据中心虚拟机资源分配方法

[发明专利]荷电状态的预测方法、储能设备和计算机可读存储介质-CN202310709450.7在审
发明人：许柏皋;陈熙;王雷 -专利权人：深圳市正浩创新科技股份有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本申请公开了一种荷电状态的预测方法、储能设备和可读存储介质。该预测方法包括：在进入充电末端阶段后，获取目标电池包在当前时刻的第一电池包电压；根据第一电池包电压以及第一预测模型计算第一荷电状态；获取目标电池包进入充电末端阶段后检测到的最高电池包电压，并根据最高电池包电压以及第二预测模型计算第二荷电状态；根据第一荷电状态与第二荷电状态，确定目标电池包在当前时刻的目标荷电状态。上述预测方法在目标电池包进入充电末端阶段后，根据第一电池包电压与第一预测模型计算的第一荷电状态和最高电池包电压与第二预测模型计算的第二荷电状态确定目标荷电状态，可以有效提高预测电池包的荷电状态的准确性。
状态预测方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]预测和修正植被状态-CN202080068003.2在审
发明人： C·阿尔布雷克特;H·哈曼;L·克莱因;陆思渊;P·沙拉斯钱德拉;周旺 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于第二区域的图像和第二区域的预测天气信息，使用训练的机器学习模型，生成第二区域的风险得分。该风险得分用于指示第二区域中的高风险植被。执行修正动作，以降低第二区域中植被的风险。
预测修正植被状态

[发明专利]状态预测方法和装置-CN201711349699.2有效
发明人：胡瑞华 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出一种状态预测方法和装置，其中，方法包括：对目标用户进行采样，根据识别出的采样时刻已流失和未流失用户的账户信息，分别生成负样本、正样本和验证样本，根据正、负样本，对用于预测在采样时刻之后用户流失状态的决策树模型进行训练，将验证样本输入训练后的决策树模型，以得到预测流失状态，若预测流失状态与实际流失状态计算得到的准召率不小于阈值，确定决策树模型训练完成，并进行用户流失状态的预测。通过采样目标用户生成的训练样本，对决策树模型进行训练，根据训练完成的决策树模型对用户流失状态预测，解决了现有技术中，通过人工经验或者制定规则进行用户流失状态预测，导致识别效率较低，且不易复用的技术问题。
状态预测方法装置

[实用新型]短时交通状态预测装置-CN201120063439.0无效
发明人：仲成荣 -专利权人：上海千年工程建设咨询有限公司
申请日： 2011-03-11 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种短时交通状态预测装置，包括一交通状态分析单元用于读取历史交通状态数据，并根据预先设定的一间隔时间筛选所述历史交通状态数据获得筛选后历史交通状态数据；一时间序列分割单元用于将所述筛选后历史交通状态数据按时间序列分割出若干交通状态数据；以及一交通状态预测单元用于通过所述若干交通状态数据以及预设的预测模型产生未来交通状态的预测结果。本实用新型的交通状态预测装置，由于采用了上述技术手段，通过从历史交通状态数据中分割出若干交通状态数据，从而精确地表征各个交通状态数据的交通状态特性，以根据历史变化进行诱导信息发布，便于宏观控制交通流的变化
交通状态预测装置

[发明专利]一种车联网车辆状态预测方法-CN201510197749.4有效
发明人：程久军;鄢晨丹;陈福臻;吴潇;杨阳;邵剑雨;廖竞学;秦鹏宇 -专利权人：同济大学
申请日： 2015-04-23 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种车联网车辆状态预测方法，包括1)获取目标车辆所处的车辆环境信息以及目标车辆前方的交通灯信息；2)根据车辆环境信息，以及目标车辆的历史状态信息预测目标车辆的车辆行为；3)根据车辆环境信息、目标车辆前方的交通灯信息和预测得到的车辆行为，结合目标车辆的历史状态信息预测车辆的状态。与现有技术相比，本发明基于车辆环境信息、以及车辆历史状态对车辆的车辆行为进行预测，再通过车辆行为对车辆的未来状态进行预测，基于车辆行为的预测更加准确，并且具有良好地扩展性，简单高效，适用大规模网络情况。
一种联网车辆状态预测方法

[发明专利]一种时变注意力改进Bi-LSTM的住院就医行为预测方法及装置-CN201910324147.9有效
发明人：史玉良;程林;张坤;王新军 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了时变注意力改进Bi‑LSTM的住院就医行为预测方法及装置。其中，住院就医行为预测方法，包括：从海量医保数据中提取与住院就医行为关联度大于预设关联度阈值的特征；利用提取的住院就医行为特征及其相应权重来构建Bi‑LSTM；基于Bi‑LSTM获取的住院就医状态预测数据，采用注意力机制预生成的医院‑疾病吸引力数据，更新Bi‑LSTM中各个住院就医状态预测数据的权重值；构建时间调整函数；输出多时段多状态住院就医状态预测向量；利用住院就医状态预测向量，构建softmax预测函数；计算softmax预测函数输出值的损失函数，采用反向传播训练Bi‑LSTM的学习参数，完成模型的训练；模型训练完成后，输出实验样本集的预测结果，与实际住院就医行为进行对比，反馈更新住院就医状态预测数据的权重值
一种注意力改进 bi lstm 住院就医行为预测方法装置

[发明专利]一种基于PRMSE评价指标的稳定裕度值预测方法及装置-CN202110629289.3有效
发明人：张杰;孙志媛;郭琦;刘默斯;胡斌江;李明珀;朱益华;张翌辉;常东旭 -专利权人：南方电网科学研究有限责任公司;广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H02J3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PRMSE评价指标的稳定裕度值预测方法及装置，其方法包括：获取电力系统中目标元件的多个算例和实时状态数据；算例包括目标元件状态数据及对应的裕度；基于状态数据及对应的裕度，构建训练后的稳定裕度预测模型；基于状态数据对应的裕度和测试裕度，计算稳定裕度预测模型的PRMSE评价指标；PRMSE评价指标表示状态数据拟合程度；基于拟合程度和预设拟合阈值的大小关系，调整训练后的稳定裕度预测模型，得到目标稳定裕度预测模型；将实时状态数据输入目标稳定裕度预测模型，生成对应的预测稳定裕度值；预测稳定裕度值的拟合程度符合预设拟合阈值。从而能够得到样本的预测稳定裕度，也能得到样本的预测稳定裕度和稳定裕度标签的拟合程度。
一种基于 prmse 评价指标稳定裕度值预测方法装置

[发明专利]生理状态预测方法和装置、电子设备及存储介质-CN202110284772.2在审
发明人：薛佩姣;赖志明;林志哲;蒋劲峰;薛佳佳 -专利权人：上海电气集团股份有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种生理状态预测方法和装置、电子设备及存储介质。方法包括：将待测个体的生理参数序列输入生理状态预测模型，得到模型的输出结果；其中，生理参数序列包括待测个体在预测起始时刻前p个时间周期内的生理特征值；输出结果包括待测个体在所述预测起始时刻后q个时间周期内处于第一生理状态的概率；生理状态预测模型根据参考个体在结束时刻前多个时间周期内的生理特征值和在结束时刻是否处于第一生理状态的分类标签，在基于机器学习的分类模型的基础上训练而得。本发明利用待测个体预测起始时刻前p个时间周期内的生理特征值通过生理状态预测模型预测待测个体在预测起始时刻后q个时间周期内处于第一生理状态的概率，提高了预测频率。
生理状态预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于敏感状态的滑坡预测模型构建方法及系统-CN201910613757.0有效
发明人：刘勇;胡宝丹;许昌;刘洋洋 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于敏感状态的滑坡预测模型构建方法及系统，构建过程大致如下：首先联合支持向量回归机(SVR)和粒子群优化算法(PSO)，将滑坡位移预测分解得到滑坡位移序列预测模型和滑坡对外界影响因素的敏感因子对敏感因子进行K均值(K‑means)聚类分析剔除噪声得到不同的敏感状态。针对外界影响因素对敏感状态的影响特性采用长短期记忆神经网络(LSTM)实现敏感状态预测模型，通过对位移序列预测模型和敏感状态预测模型的结果进行融合得到滑坡月位移的预测结果。本发明的构建方法及系统预测精度高。
一种基于敏感状态滑坡预测模型构建方法系统

[发明专利]能见度预测方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202210772191.8在审
发明人：唐辉;韦振汉;刘江利;杨煜;郑钦驰 -专利权人：深圳信息职业技术学院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种能见度预测方法，该方法包括：获取目标气象数据；将目标气象数据输入至预先训练的能见度预测模型，得到能见度预测模型输出的第一预测能见度，该能见度预测模型为基于极端梯度提升算法训练得到；结合前序状态确定第一预测能见度对应的目标状态；基于目标状态对第一预测能见度进行修正处理，得到目标气象数据对应的目标预测值。本方法可以结合能见度在真实天气中的变化状态，对能见度预测模型输出的能见度的预测值进行修正，进而有效提高能见度预测的精确性。
能见度预测方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]路况预测方法、装置、终端设备以及存储介质-CN202111582119.0在审
发明人：暴雨;樊扬;彭湘雄 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明实施例提出了一种路况预测方法、装置终端设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域；能够持续准确地预测未来时刻道路路况信息。所述方法包括：获得待预测路段的道路状态特征在待预测时刻之前随时间变化的第一变化特征；对与所述待预测时刻相差时间小于预设第一时间长度的任意时刻对应道路状态特征叠加所述第一变化特征，得到所述待预测路段在所述待预测时刻的道路状态特征；根据所述待预测路段在所述待预测时刻的道路状态特征，计算所述待预测路段在所述待预测时刻的路况信息。
路况预测方法装置终端设备以及存储介质

[发明专利]学生状态识别的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210737668.9在审
发明人：曹军军;游军杰;吴文倩;王鹏翾 -专利权人：杭州海亮优教教育科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提供一种学生状态识别的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待进行心理状态识别的第一学生在第一时间内的刷卡特征和学习特征；刷卡特征包括第一学生的校园卡与多个第二学生的校园卡的共同刷卡行为相关的特征数据；学习特征包括第一学生的多个学科知识点的得分率；将第一学生的刷卡特征输入预先训练的第一预测模型，得到第一预测结果；将第一学生的学习特征输入预先训练的第二预测模型，得到第二预测结果；第一预测结果和第二预测结果分别用于表示第一学生的心理状态是否处于异常状态；若第一预测结果和第二预测结果均表示第一学生的心理状态处于异常状态，输出第一学生的心理状态处于异常状态的预测结果。
学生状态识别处理方法装置设备存储介质