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  • 本发明公开了一种多源时序分解融合的水工建筑物性态预测方法,包括:1、获取水工建筑物历史时序监测数据,包括性态参数和环境量参数,性态参数包括坝体沉降和渗流量,环境量参数包括坝体水位和降雨量;2、对获取的监测数据进行预处理,构造水工建筑物性态模...
  • 本发明涉及污水检测技术领域,具体公开了一种农村生活污水分散式取样检测系统及方法,该方法包括,先收集目标区域用水历史数据、环境数据及社会活动日历数据,经时间对齐、缺失值填充和标准化预处理形成模型输入特征序列;再将其输入预训练的长短期记忆网络模...
  • 本发明涉及交通监管系统技术领域,公开了一种道路风险预测与全域可视化监管系统。所述系统的数据采集与融合模块,用于基于标准化道路风险数据集自动配置多维度风险预测目标;目标优先级划分模块,用于根据实时道路状况对多维度风险预测目标进行动态优先级划分...
  • 一种基于大数据挖掘的连铸坯裂纹预测及工艺优化系统,该系统包括相互关联的数据预处理模块、预测模型构建模块、裂纹预测模块、规则挖掘模块、裂纹预警模块以及工艺参数优化模块。系统应用具体包括:S1、数据处理S2、LTCOA‑CNN预测模型构建;S3...
  • 一种基于降阶与数据同化的反应堆热工水力状态预测方法,属于核反应堆热工水力特性分析与数字孪生技术领域。为了解决现有的反应堆热工水力状态预测模型存在预测误差会随时间积累,难以长期保持稳定精度的问题。本发明首先基于反应堆系统的运行参数,利用机器学...
  • 本发明涉及工业数据管理技术领域,具体公开了一种基于水稳拌和站供水辅助决策系统及方法。该系统包括数据感知采集模块、需求预测分析模块、多约束耦合决策模块及指令执行与反馈控制模块,通过实时采集生产、物料及环境数据,预测需水量并综合设备状态、工艺质...
  • 本发明提出了一种基于降水数据的城市路况预测方法及系统。包括步骤S1:获取包括降水在内的天气数据;步骤S2:搜集路况数据并将道路数据键值化;步骤S3:对收集到的数据进行筛选和剔除;步骤S4:采用随机森林模型的回归模式拟合气象要素对路况的影响;...
  • 本申请提供一种基于数字孪生的燃气场站智慧安全管控方法和系统,涉及数字孪生和人工智能领域,该方法包括:实时采集燃气场站内的多源异构数据,并构建燃气场站的全要素数字孪生体;从数字孪生体中提取多维特征数据输入预训练的长短期记忆网络模型对设备未来状...
  • 本发明属于新能源汽车电池包线束生产技术领域,本发明提供了一种新能源汽车电池包线束的柔性生产方法及系统,包括:获取多个电池包线束生产订单的规格参数、端子类型和生产周期信息,采用聚类算法将多个电池包线束生产订单划分为多个订单聚类簇;根据生成的多...
  • 本发明公开了一种航班时刻价值精准预测的方法,属于航空技术领域,通过多源异构数据采集与双重异常判定生成样本集合;基于七类核心特征构建结构化特征矩阵,并采用二维时序编码形成时序嵌入向量;利用六级模型结构,捕捉局部短期动态与全局长期依赖,实现高精...
  • 本发明公开了一种基于两阶段渐进式优化的集装箱嵌套装载方法,方法包括依次执行的托盘级装载阶段和集装箱级装载阶段。托盘级装载阶段首先依据货物体积对货物进行筛选和降序排序,随后根据货物物理特性与托盘约束条件进行匹配及位置优化,完成所有货物在对应托...
  • 本发明提供了一种电力算力融合任务调度方法及系统,涉及电力任务调度领域。本发明提供的方法包括:获取多源异构能源数据;对多源异构能源数据进行预处理,获取标准化数据;多源异构能源数据包括内部电力数据和外部环境数据;基于标准化数据,将总成本最低和碳...
  • 本发明公开了一种基于宏观‑微观双层框架与产业链传导的氢醇氨协同需求预测方法、系统、设备及存储介质,涉及能源化工数据分析与人工智能预测领域,方法包括:采集并整合反映氢醇氨产业链上下游关系的多维异构数据,构建特征数据集,构建氢需求双层预测模型,...
  • 本发明公开了一种基于多特征融合和深度学习的负荷超短期预测方法,包括步骤1:收集历史负荷数据,并使用小波变换去除负荷数据中的噪声和异常值,完成负荷数据的预处理;步骤2:根据负荷数据和其对应的时间戳提取气象、时间相关、电价、负荷统计特征以及历史...
  • 本发明公开了一种耦合神经网络与时序模型的区域多用户负荷预测方法,该方法包括:数据采集与预处理、多用户特征构建、共享特征提取、个体特征学习、特征融合输出及耦合模型参数滚动更新。核心在于通过多通道神经网络提取跨用户共享特征,结合预训练时序模型捕...
  • 基于动态紧迫性评估的电动汽车快慢充调度优化方法,旨在解决现有调度中紧急性判定静态、电池损耗无量化、峰谷协同差及大规模调度效率低的问题。本发明通过采集电动汽车充电数据,构建用户充电时间正态分布模型并实施时隙离散化处理;计算紧急性综合指标CUI...
  • 本发明涉及碳储量预测技术领域,尤其是一种森林碳储量特征因子筛选及估算方法。本发明针对样地的LiDAR数据提取特征因子构成特征集合;采用随机森林算法计算特征集合中所有特征因子的权重;删除特征集合中权重最小的特征因子,以更新特征集合;重复以上步...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供一种诈骗预测方法、装置、设备和存储介质。方法包括:获取诈骗风险信息;基于诈骗风险信息中的特征实体以及特征实体间的关联关系,构建反诈知识图谱;基于反诈知识图谱对待预测输入文本进行关联检索,得到待预测输入文本的预...
  • 本发明公开了一种基于动态化Transformer模型的绞吸挖泥船产能预测方法,其首先对传感器原始数据进行清洗,消除噪声与异常值以确保数据有效性(清洗后数据可准确反映CSD正常工况表现);随后开展特征分析,筛选出与目标变量高度相关且彼此存在差...
  • 本发明公开了一种园区低碳路径优化方法及系统,属于低碳路径优化技术领域,通过根据园区内的能源流动情况对园区的碳排放量有了清晰的认知,并对其进行估值,从而将园区的碳资产进行了量化,又根据双层博弈优化模型令碳交易与市场进行建立了联系,从而保障碳市...
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