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公开(公告)号：CN117313040A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311217107.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SVM‑LSTM模型的水库型浊度预测方法，包括以下步骤：获取水库的自动监测数据；进行数据预处理；对处理后的数据进行特征提取得到水质特征和水动力指标特征，并构建风场特征；SVM模型根据水质特征、水动力指标特征和风场特征得到第一浊度预测结果和平方损失，LSTM模型根据水质特征、水动力指标特征和平方损失得到第二浊度预测结果；通过加权平均，得到SVM‑LSTM融合预测模型的浊度预测结果，与现有技术相比，本发明具有提高数据预测精度，实现对水质、水动力和风场与浊度的非线性关系的分析，提高数据平稳性，实现快速预测，能够精准预测较长时间的浊度数据等优点。
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公开(公告)号：CN116819024A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310770928.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种湖库富营养化生态动力学模型的模拟优化方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取湖库水动力及水质实测数据；构建流速对藻类生长的流速限制方程；确定流速限制方程中各参数的率定初始值；在已有富营养化生态动力学模型的藻类生长公式中引入流速限制方程；基于引入流速限制方程的富营养化生态动力学模型进行湖库富营养化生态动力学模拟结果优化。与现有技术相比，本发明结合模型与工程实践经验，体现湖库差异的同时，具有模拟精度高、可准确反映藻类时空分布变化规律等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662864A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310700773.X
申请日：2023-06-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/27 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种面向在线水质、水动力监测数据的滚动数据清洗方法，包括以下步骤：获取在线监测的历史及当天的水质、水动力数据，并根据数据类型将获取到的数据进行分类整理；针对每种类型的监测数据，挖掘异常数据特征，对数据进行预处理并判断能否满足第一清洗策略要求；若满足第一清洗策略要求，则使用优化后的STL时序分解清洗与密度聚类法对进行数据清洗，并用时序分解后的趋势分量与周期分量之和对异常数据进行重构，否则使用均值清洗法进行数据清洗；对清洗结果按清洗策略进行标注，上传至数据库中。与现有技术相比，本发明考虑了在线监测数据和异常数据的特性，通过两种清洗策略协同的方式，提高了数据质量并保障了监测数据的完整性。
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公开(公告)号：CN115369105A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211181231.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及藻细胞生物学技术领域，尤其是涉及一种藻细胞固定方法和应用。本发明为了解决缺乏有效的单个藻细胞的观察方法，同时构造一个可控和连续的生长环境和观察条件，为研究环境因素对藻细胞生理影响提供细胞尺度的详细信息，本发明提出的藻细胞固定方法，其包括藻细胞固定剂的滴放、摊匀、干化以及藻细胞的注入、沉降、着床。本发明通过藻细胞自由沉降与固定剂吸附结合，保证了藻细胞的形态完整、并且不影响藻细胞生理活性，同时为藻细胞提供了一个可控和连续的生长环境和观察条件，借助显微技术和计算机视觉技术，可以实现对藻类细胞层面的研究，为揭示藻类水华爆发机制提供了潜在的研究平台。
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公开(公告)号：CN116819024B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310770928.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种湖库富营养化生态动力学模型的模拟优化方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取湖库水动力及水质实测数据；构建流速对藻类生长的流速限制方程；确定流速限制方程中各参数的率定初始值；在已有富营养化生态动力学模型的藻类生长公式中引入流速限制方程；基于引入流速限制方程的富营养化生态动力学模型进行湖库富营养化生态动力学模拟结果优化。与现有技术相比，本发明结合模型与工程实践经验，体现湖库差异的同时，具有模拟精度高、可准确反映藻类时空分布变化规律等优点。
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公开(公告)号：CN116662864B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202310700773.X
申请日：2023-06-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2321 , G06F18/27 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种面向在线水质、水动力监测数据的滚动数据清洗方法，包括以下步骤：获取在线监测的历史及当天的水质、水动力数据，并根据数据类型将获取到的数据进行分类整理；针对每种类型的监测数据，挖掘异常数据特征，对数据进行预处理并判断能否满足第一清洗策略要求；若满足第一清洗策略要求，则使用优化后的STL时序分解清洗与密度聚类法对进行数据清洗，并用时序分解后的趋势分量与周期分量之和对异常数据进行重构，否则使用均值清洗法进行数据清洗；对清洗结果按清洗策略进行标注，上传至数据库中。与现有技术相比，本发明考虑了在线监测数据和异常数据的特性，通过两种清洗策略协同的方式，提高了数据质量并保障了监测数据的完整性。
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