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[发明专利]基于时频空分析的永磁同步电机状态智能预测方法及系统-CN202210807641.2在审
发明人：王晶;白云飞;林友芳;张宏钧;韩升;万怀宇;陈逸飞 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-07-09 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时频空分析的永磁同步电机状态智能预测方法和系统，属于永磁同步电机状态预测领域。所述方法首先提取电机物理量的全局时域信息，再提取局部时域和空间信息及频域信息，将所获得的信息进行融合后与输出物理量进行对应，构建永磁同步电机状态智能预测模型；基于历史数据对模型进行训练和测试后，得到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型；再将待测试的输入物理量输入到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型中，输出预测的输出物理量，进行电机状态的预测。本发明捕获了电机物理量本身的高频特性和混合周期性，动态捕获电机物理量间的非线性耦合关系，提高了状态预测精度、准确度，同时提高了对永磁同步电机状态预测的实时性。
基于时频空分析永磁同步电机状态智能预测方法系统

[发明专利]在流水线化处理中使用的预测器数据结构-CN201410302707.8有效
发明人： M.K.格施温德;V.萨拉普拉 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2014-06-27 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：使用预测器数据结构来用于由流水线化处理器进行的流水线化处理。所述预测器数据结构包括要在从所选择的指令的执行的返回中使用的预测地址和与所述预测地址相关联的预测操作状态。基于确定要执行所选择的返回指令，从所述预测器数据结构获得处理要返回到的所述预测地址。而且，基于确定要执行所述所选择的返回指令，预测基于在所述预测器数据结构中存储的所述预测操作状态要进入的过渡操作状态，其中，所述预测地址和所述预测过渡状态中的至少一个要用于验证所述所选择的返回指令的执行。
流水线处理使用预测数据结构

[发明专利]健康状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110470083.0有效
发明人：陈筱;钱江;庄伯金;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种健康状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质，对健康状态实现了更准确地预测。其中，方法包括：获取表示用户当前状态的综合信息和人脸图像，综合信息包括用户的真实年龄；将人脸图像输入预先训练好的年龄预测网络模型得到预测年龄，并确定预测年龄与真实年龄之间的年龄差异特征；对人脸图像进行特征提取，得到人脸图像特征；对综合信息进行预处理，得到综合信息特征；对年龄差异特征、人脸图像特征、综合信息特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入至预先训练好的健康状态预测网络模型进行健康状态预测，得到预测的健康状态
健康状态预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于LSTM网络的空调开关状态预测方法及装置-CN202110749959.5在审
发明人：石晶;宋赵芳;任丽;徐颖;陈泽旭;李书剑;张紫桐;杨王旺 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM网络的空调开关状态预测方法及装置，属于空调开关状态预测技术领域，方法包括：采集并处理不同用户空调的历史负荷数据和相应时段的历史室外温度数据，得到特征矩阵；以所述特征矩阵作为输入，以实际的空调开关状态作为输出，训练和验证基于LSTM网络的空调开关状态预测模型；利用训练好的基于LSTM网络的空调开关状态预测模型，预测待预测日各个时段的空调开关状态。本发明中LSTM网络，可以解决传统神经网络不能持续记忆的问题，预测准确率更高。考虑到单户空调每日的运行特性，将单户空调实际的负荷序列转化为开关状态序列，进而建立LSTM分类网络，同时考虑到室外温度等因素的影响，可以进一步提高空调次日开关状态的预测精度。
一种基于 lstm 网络空调开关状态预测方法装置

[发明专利]一种定位方法、装置、设备及存储介质-CN202210398907.2在审
发明人：严镭;张英辉;李蒙;何智力;李继承 -专利权人：中移物联网有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S19/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种定位方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：基于第一时刻所述电子设备的第一状态向量和状态转移矩阵，通过状态预测方程预测第二时刻的预测状态向量；基于所述第一时刻的误差方差矩阵、所述状态转移矩阵和所述第一时刻的过程噪声矩阵，通过误差方差阵预测方程预测所述第二时刻的预测误差方差矩阵；基于所述预测误差方差矩阵、所述第二时刻的观测矩阵和观测噪声，通过卡尔曼增益方程确定所述第二时刻的卡尔曼增益；基于所述卡尔曼增益、所述预测状态向量、所述第二时刻的观测矩阵和所述第二时刻的观测值，通过状态估计方程，确定所述第二时刻所述电子设备的第二状态向量。
一种定位方法装置设备存储介质

[发明专利]用于精确相对定位的GPS测量值的最佳编码-CN201010145474.7有效
发明人： S·曾 -专利权人：通用汽车环球科技运作公司
申请日： 2010-03-29 - 公布日： 2010-09-29 - 主分类号： G01S19/35 文献下载
摘要：系统包括独立位置及速度估计器，其从在第一时间接收的GPS测量值和先前时间的本征状态矢量的预测值来产生估计本征状态矢量。系统还包括观测预测模型，其从估计本征状态矢量计算观测预测值。系统还包括第一差分器和第一Huffman编码器，第一差分器提供观测预测值和GPS测量值之间的差，第一Huffman编码器从所述差提供编码输出。系统还包括状态预测模型和第二差分器，状态预测模型提供预测本征状态矢量，第二差分器提供估计本征状态矢量和预测本征状态矢量之间的差。第二Huffman编码器编码来自于第二差分器的差。
用于精确相对定位 gps 测量最佳编码

[发明专利]预测模式确定方法和装置-CN201910457372.X有效
发明人：赵寅;杨海涛;张恋 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本申请提供一种预测模式确定方法和装置，根据目标节点的面积和划分方式，确定目标节点的子节点的预测模式状态，其中，该预测模式状态包括限定帧内预测模式和限定帧间预测模式，进一步根据子节点的预测模式状态，确定子节点的预测模式，从而，使得目标节点划分的各个子节点使用相同的预测模式，便于硬件的流水处理，加快后续处理速度，提高视频编码效率。
预测模式确定方法装置

[发明专利]基于核主元分析优化的变压器状态参量数据预测方法及系统-CN201910276195.5在审
发明人：苏磊;黄华;傅晨钊;陈璐;徐鹏;严英杰;盛戈皞;江秀臣 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核主元分析优化的变压器状态参量数据预测方法，其包括以下步骤：S100：获取一段时间内的变压器状态量数据，并将其转换为矩阵形式的变压器状态量矩阵，所述变压器状态量包括变压器状态参量的相关数据；S200：基于核主元分析算法对变压器状态量矩阵X进行筛选，保留主要状态量，得到变压器主状态量矩阵；S300：构建变压器状态参量数据预测模型，基于所述变压器主状态量矩阵对所述预测模型进行训练；S400：基于经步骤S300训练的变压器状态参量数据预测模型预测变压器状态参量数据。该方法能降低模型训练复杂度，从而保证较高的变压器状态参量数据预测准确率。此外，本发明还公开了相应的预测系统。
变压器状态参量数据矩阵核主元分析预测模型预测主状态变压器矩阵形式模型训练预测系统复杂度状态量准确率参量构建算法优化筛选保留转换保证

[发明专利]使用初始高预提取预测置信度状态以节制基于处理器的系统中的下一行预提取的下一行预提取器-CN201780034825.7在审
发明人： B·德威尔;R·M·阿勒谢赫 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2017-06-05 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明揭示使用初始高预提取预测置信度状态以用于节制基于处理器的系统中的下一行预提取的下一行预提取器。下一行预提取器响应于读取操作将下一存储器行预提取到高速缓冲存储器中。为减少预提取误预测，节制下一行预提取器以在预提取预测置信度状态变成指示数个不正确预测的非下一行预提取状态之后中止预提取。代替将初始预提取预测置信度状态设置为在执行下一行预提取之前响应于正确预测建立的非下一行预提取状态，将初始预提取预测置信度状态设置为下一行预提取状态以允许下一行预提取。因此，下一行预提取器在要求在预提取预测置信度状态中“建立”正确预测之前开始预提取下一行。可增加CPU性能，这是因为预提取更早开始，而非等到发生正确预测。
预提取预测置信度节制状态设置处理器高速缓冲存储器存储器行读取操作响应中止

[发明专利]一种SOFC系统多步状态预测方法、系统、电子设备及介质-CN202211028767.6在审
发明人：李明飞;陈正鹏;张宗明;黄慧;侯龙通;许仁辞;饶睦敏;陈创庭 -专利权人：广东能源集团科学技术研究院有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种SOFC系统多步状态预测方法、系统、电子设备及介质，该方法包括：获取SOFC系统的监测数据，所述监测数据包括监测对象、监测特征以及监测周期；对所述监测数据进行数据预处理，并将预处理后的监测数据划分为训练集和测试集；通过编码器和解码器搭建编码解码LSTM多步预测模型；采用所述训练集对所述编码解码LSTM多步预测模型进行训练，并调整所述编码解码LSTM多步预测模型的超参数，得到多步状态预测模型；在所述测试集上，基于所述多步状态预测模型对SOFC系统进行预测，获取多步状态预测结果。本发明采用基于数据驱动的预测方法实现对SOFC系统的状态预测，无需深入了解SOFC系统的复杂机理，计算效率、适应性和准确性也高。
一种 sofc 系统状态预测方法电子设备介质

[发明专利]一种人体健康风险状态预测系统及方法-CN202310579267.X在审
发明人：张秀玲 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人体健康风险状态预测系统及方法，该方法包括：数据采集模块获取智能穿戴设备采集的健康数据，并将其发送至数据预处理模块，数据预处理模块对获取的健康数据进行预处理，并将预处理过后的健康数据发送至预测模块，预测模型构建模块构建健康风险预测模型，并将其发送至预测模型训练模块，预测模型训练模块获取预设的训练数据集，并对健康风险预测模型进行训练，将训练后的模型发送至预测模块，预测模块将预处理过后的健康数据输入训练后的健康风险预测模型，进行人体健康风险状态预测。本发明提供的人体健康风险状态预测系统及方法，能够实现人体健康风险状态预测，充分利用智能穿戴式设备采集的人体健康数据。
一种人体健康风险状态预测系统方法

[发明专利]一种车辆轨迹预测方法及系统-CN202210912525.7在审
发明人：张忠旭;邱利宏;杨东方;李振;林仲涛 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-07-30 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种车辆轨迹预测方法及系统，包括：获取地图信息以及目标车辆的状态信息，其中所述状态信息包括所述目标车辆的航向角；根据所述地图信息和所述目标车辆的航向角生成行车场景的光栅图；将所述状态信息和所述光栅图输入预训练的预测模型，得到多条预测轨迹以及每条预测轨迹的置信度，将置信度最高的预测轨迹作为预测结果输出。本申请基于地图和车辆状态生成光栅图进行车辆多模态轨迹预测，可有效提高预测效率。
一种车辆轨迹预测方法系统

[发明专利]道路状态的预测方法和装置、存储介质及电子设备-CN202211202767.3在审
发明人：冯晨昊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种道路状态的预测方法和装置、存储介质及电子设备。本发明实施例可应用于地图领域，该方法包括：接收道路状态预测请求，其中，道路状态预测请求用于预测目标道路的道路状态；根据道路状态预测请求获取在目标时间段内在目标道路上产生的行驶轨迹统计数据，其中，行驶轨迹统计数据为对以不同行驶方向在目标道路上行驶所形成的行驶轨迹进行统计得到的结果数据，目标时间段为接收到道路状态预测请求之前的时间段；根据行驶轨迹统计数据预测目标道路的道路状态。本发明解决了相关技术中道路状态的更新存在不及时的技术问题。
道路状态预测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法-CN202111097887.7有效
发明人：王晓红;王立志;孙雅宁;姚梦菲;苏霖 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法，包括：将系统结构的各节点进行划分，得到第一整合节点和第二整合节点；基于所述第一整合节点建立原始多层级系统贝叶斯网络模型，得到第一整合节点的状态分布预测结果，基于所述第二整合节点建立深度学习模型及贝叶斯网络模型，得到第二整合节点的状态分布预测结果；将所述第一整合节点的状态分布预测结果和所述第二整合节点的状态分布预测结果进行整合，实现系统整体的健康状态预测。本发明有效利用了健康状态监测数据，避免了数据重叠和耦合的情况；利用贝叶斯神经网络将系统状态进行划分并预测，有效指导后续系统的运行和维护。
一种基于贝叶斯神经网络系统健康状态预测方法

[发明专利]一种叉车数据驱动稳定控制方法-CN202210528993.4在审
发明人：王平;毕胜;张冬林;师学银;郑小东;夏光 -专利权人：安徽合力股份有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： B66F9/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种叉车数据驱动稳定控制方法，包括以下步骤：步骤1、获取叉车行驶状态参数，并建立叉车状态预测模型，叉车状态预测模型为灰色径向基GM‑RBF神经网络预测模型；步骤2、对预测模型进行训练，直到灰色径向基GM‑RBF神经网络预测模型能准确预测叉车行驶状态；步骤3、获取叉车实时行驶参数并进行处理，将处理后的叉车实时行驶参数输入步骤2中经过训练的灰色径向基GM‑RBF神经网络预测模型，然后经过模型处理后输出叉车状态信号；步骤4、根据步骤3中输出的叉车状态信号，对叉车进行状态控制，本发明对平衡重式叉车运动状态进行划分，能迅速准确确定叉车运动状态，当叉车不处于安全状态时能快速得到调节，保证叉车姿态稳定。
一种叉车数据驱动稳定控制方法