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最新技术
一种基于深度神经网络的电网灾情评估方法
本发明公开了一种基于深度神经网络的电网灾情评估方法,包括获取历史电网灾情场景数据进行统计分析;对所述历史电网灾情场景数据进行预处理,利用灾情评估指标建立评级体系;构建神经网络模型,并将灾情按其严重程度进行分类作为模型输出;经预处理的样本数据加载到所述神经网络模型后,选取训练参数对其进行训练和学习;实时获取新的电网场景输入至完成训练的所述神经网络模型,实时获取灾情评估等级,解决了现有基于场景的灾情评估优化模型具体的优化计算面临求解困难的问题。
一种基于深度学习的牵引负荷超短期预测方法
牵引负荷的超短期预测是电气化铁路电能控制中的关键环节,针对牵引负荷随机波动性较强、跳变幅值较大和空载频繁的特点,本发明提供了一种集合小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)、时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)以及支持向量回归(Support Vactor Regression,SVR)的DWT-TCN-SVR组合预测方法。首先利用小波分解法将牵引负荷时间序列分解成低频、中频、高频的子序列,然后使用TCN模型对低频和中频序列进行预测,使用SVR模型对高频部分进行预测,最后将各自预测所得结果叠加还原得到最终的预测结果。
一种多出发地多项目出行规划的推荐方法和系统
本发明公开了一种多出发地多项目出行规划的推荐方法和系统,涉及出行规划技术领域,该方法包括以下步骤:获取各参与人员信息,信息至少包括出发地址b-j和项目类型c-i;将出发地址b-j转换为出发坐标g-j={x-j,y-j},x-j为其横坐标,y-j为其纵坐标;根据出发坐标g-j={x-j,y-j}计算出行集合最优点g-(best);以最优点g-(best)为中心在预设搜索范围内获取满足项目类型c-i的商户组合Λ-τ。解决了传统人工凭感觉评价集中位置缺乏量化标准,难以准确评估的问题;有着程序化程度高,评分量化等优点。解决了传统人工确定集中位置操作复杂,确定位置凭感觉,难以达到最优等缺点;有着操作简便,省时省力,生成位置准确,更加接近于平均路程花费时间最少点等优点,本方法有着计算量大幅减少,组合方式更加合理等优点。
水上急救平台的切换系统
本发明涉及急救物资补给装置的管理技术领域,具体涉及水上急救平台的切换系统,包括急救需求子系统、切换子系统和处理子系统;急救需求子系统获取实时急救请求信息、实时水文信息和实时天气信息发送至处理子系统,根据获取的信息对急救需求进行急救预测得到预测急救信息;处理子系统根据预测急救信息生成切换进程信息并发送至切换子系统,处理子系统收到实时急救请求信息时获取内部检测到的实时位置和识别实时急救请求信息中的急救地点,判断实时位置是否达到预设要求,若是,处理子系统向切换子系统发送相关信号;切换子系统根据相关信号进行切换。本发明提高交通补给船上多个功能区域切换的及时性和准确性。
一种网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质
本发明实施例公开了一种网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:基于获取的多源网络数据进行问题路段优化并建立问题路段库;接收网络优化工单,并根据所述网络优化工单匹配所述问题路段库提取对应问题路段的优化记录;基于所述网络优化工单和所述优化记录进行网络优化。本发明实施例以问题路段为核心快速实现对网络优化工单中进行网络故障问题定位,加快了网络优化工单的分析速度,提高了网络优化效率。
一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法及系统
本公开提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法及系统,包括三层控制过程:第一层控制,被配置为:发电端获取售电端发送的削峰量和最优购电报价,以参与削峰的效益最大为目标进行优化,得到实时售电电价;第二层控制,被配置为:售电端获取发电端的实时售电电价和用电端的削峰量,以最大化收益为目的进行优化,得到最优购电报价;第三层控制,被配置为:根据实时售电电价和售电端的补偿,用电端以保证舒适度的前提下最大化参与削峰的收益为目标进行优化,得到发送给售电端的削峰量;本公开实现了分散、闲置的商用空调负荷的需求响应潜力评估,实现了商用空调负荷整合参与需求响应。
智能课程管理系统
本发明提供的智能课程管理系统,分析单元获取学员当前的掌握程度信息;所述掌握程度信息通过学员学习当前课程后得到;根据掌握程度信息为学员划分等级,得到各个学员的预测等级;将各个学员的预测等级发送给等级管理单元;等级管理单元当检测到学员的预测等级高于当前等级时,生成并显示等级调整信息;当接收到学员针对等级调整信息录入的同意调整时,将学员的等级更新为预测等级,将学员的课程调整为预测等级的课程。该系统能够实时根据学员的学习情况预测学员的等级,判断出学员对知识点的掌握程度,并根据预测结果调整学员的等级和对应的课程,实现了更灵活的课程管理。
汽车的设计方案评价方法、装置及计算机存储介质
本申请实施例公开了一种汽车的设计方案评价方法、装置及计算机存储介质,属于车辆工程技术领域。所述方法包括:在接收到获取指令时,获取目标汽车的设计方案和所述目标汽车的评价标准;根据所述评价标准对所述目标汽车的设计方案评价,得到所述设计方案的评价值;根据所述评价值确定所述设计方案的是否满足设计要求,以实现对所述设计方案的评价。本申请实施例能够将目标汽车的设计方案通过数值进行量化,从而通过数值反应目标设计方案的优劣,以对目标汽车的设计方案进行评价,且能够通过数值指导设计方案进行优化改进,提高了设计方案的评价效率。
训练方法、数据生成方法、装置、电子设备以及存储介质
本公开公开了训练方法、数据生成方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及机器学习领域。具体实现方案为:利用生成对抗网络模型的生成器生成自造供热数据集,其中,生成对抗网络模型包括生成器和判别器;利用训练供热数据集和自造供热数据集,对生成器和判别器进行交替训练,得到训练完成的生成器和判别器;将训练完成的生成器确定为数据生成模型。
基于全连接和LSTM神经网络的空气污染预测建模算法
本发明涉及空气污染物监测技术领域,具体为基于全连接和LSTM神经网络的空气污染预测建模算法,包括若干个全连接层,其中全连接层包括首部设计的排列、输入层和尾部设计的输出层,且所述全连接层的中部设置若干个基本连接层,每个基本连接层包括若干个基本单元,基本单元之间形成闭环,全连接层上下连接形成LSTM可扩展的多层互联算法。通过全连接网络的设计能够让用户以及使用者根据实际使用的神经网络通过设置设置参数来控制生成多个基本单元,进而实现网络整体的实现并加速,通过LSTM网络的设计能够让处理数据稳定且数据不易丢失,在额外设计的误差控制以及优化算法的作用下,实现整个网络质量的有效提升。