公开(公告)号：CN116011625A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211619668.5

申请日：2022-12-14

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 万家山 ,  吴锦华 ,  余婉风 ,  潘叙磊

IPC: G06Q10/04 ,  G01B7/02 ,  G01S19/14 ,  G01S19/42 ,  G06Q50/26 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种基于APSO‑HMM的滑坡时间预测方法，包括：步骤1、采集的滑坡全周期位移数据进行预处理，并对采集的位移数据在时序方向上进行多状态划分；步骤2、对以上划分过状态的滑坡位移数据用Baum‑welch算法进行训练，采用带扰动因子的自适应粒子群优化隐马尔可夫模型参数，训练并构造滑坡演化状态模型APSO‑HMM；步骤3、滑坡演化状态模型利用Viterbi算法对实时采集数据进行状态解码得到时间序列对应状态序列，并将当前估计状态作为Dijkstra算法的输入，从而预判出滑坡可能发生的时间。本发明实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。利用最优路径算法，能准确预报滑坡灾害发生的时间。

公开(公告)号：CN115859827A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211631059.1

申请日：2022-12-15

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 余婉风

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/18 ,  G06F17/12 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种基于OLS‑SW的混凝土坝变形监测方法，包括下列步骤：步骤一、采集监测数据形成训练集；步骤二、基于混凝土坝位移变形通用模型构建总的水平位移量的通用回归模型；步骤三、针对总的水平位移量的通用回归模型，将带约束条件最小二乘法转化为非线性规划问题，从而形成短期检测模型；步骤四、将步骤三得到的回归模型应用到滑动窗口算法实现长期自动监测。本发明根据以往的数据去预测未来的数据情况，不仅可以实时监测，精度高，而且时效性强；同时本发明能实现长期高精度监测目的。

公开(公告)号：CN309124535S

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202430293488.6

申请日：2024-05-17

Applicant: 安徽信息工程学院

Designer： 余婉风 ,  张言飞 ,  虞萧琴 ,  汪星灿 ,  刘海俊

Abstract: 1.本外观设计产品的名称：智能服务机器人（地铁站厅）。
2.本外观设计产品的用途：用于在地铁站厅为乘客提供咨询、巡检、引导、讲解等服务。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。