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公开(公告)号：CN119448201A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411348442.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/00 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测方法，首先通过最大信息系数筛选相关性高的变量，选择相关性高的特征作为模型输入，充电负荷作为输出；采用交叉验证对数据训练集进行重构；构建充电负荷集成模型，该集成模型分为基学习器和元学习器，基学习器包括DCformer、BiTCN和人工神经网络ANN模型，使用轻量级梯度提升机LightGBM作为元学习器；采用改进的星鸦优化算法INOA对LightGBM模型的参数进行优化；经过模型预测得到初步预测值后获得误差序列，以LightGBM作为误差预测模型，得到最终预测值。本发明通过集成数个单一模型有效提取数据特征，提高了预测的准确性，且相比传统模型稳定性更好，有更强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119382075A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411368085.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法和系统，方法包括：获取电力系统的原始数据，对获取的原始数据进行预处理；对信息获取优化算法IAO对进行优化；采用优化的奇异谱分析法SSA将数据分解为多个IMF分量；所述SSA通过改进的IAO算法进行优化，采用模糊熵FE聚合的方法将分解后的IMF分量根据熵值分离为高频分量和低频分量；采用格拉姆角差场GADF将高频分量转化为二维图像；分别将二维图像数据和低频分量分别输入到TEMPO模型和TSMixer模型中训练，并利用贝叶斯优化算法对TSMixer模型的超参数进行优化，得到电力负荷预测模型；对电力负荷预测模型进行训练，采用训练后的电力负荷预测模型对电力负荷进行预测，得到电力负荷预测结果；本发明相比传统方法可有效提高对电力负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118472935A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410643891.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于NAHL的电动汽车充电负荷预测方法、装置及介质，所述方法包括：使用改进的RSEA算法优化VMD参数，对电动汽车的充电负荷数据分解预处理，对得到的各个分量，构建独立的具有增强隐含层的神经网络模型；对各个模型，选取RMSE和SMAPE为优化指标，采用改进的RSEA算法对其进行多目标优化与训练，选取帕累托前沿中离中心点最近的最优解为折中解，最终输出NAHL神经网络模型的最佳参数和预测结果，将各个NAHL模型的预测值进行聚合，输出最终预测结果。本发明采用一种全新的人工神经网络模型，使用多目标优化方法优化神经网络参数，可以同时注重预测模型的精度和关注预测值与实际值之间的整体差异，得到更加准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN117789301B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311830580.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于车站乘客的危险动作识别方法及系统，所述方法包括针对车站乘客的危险动作特点，采集在车站站台危险动作视频数据，建立危险动作数据集；对采集到的视频数据，将其转化为图片帧，采用AlphaPose模型对人体关节骨架特征值进行提取；对斑马优化算法进行改进，即在斑马优化算法中引入透镜成像反向学习策略，提高种群多样性，并采用改进后的斑马优化算法优化AlphaPose模型；将提取的人体关节骨架特征数据送入构建的TCN‑transformer网络模型进行训练，利用训练好的模型对车站乘客的危险动作进行识别；对于获取的乘客的危险动作识别结果进行前端界面展示，以便于车站监管人员处理。本发明可以有效的对高铁站乘客危险动作进行识别，及时发现隐患，降低风险发生。
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公开(公告)号：CN117877252A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311849226.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G08G1/01 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2413 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法，对预先采集的交通流数据进行预处理，用改进的聚类算法对交通流数据进行聚类；采用欧拉特征提取方法从交通流数据中提取出有关时间序列的振幅、相位和频率特征信息；之后采用Tent混沌映射、非线性惯性权重因子和领导者策略对EDO算法进行改进，得到IEDO算法；把提取有效的交通流数据送入CLformer模型中进行训练，同时利用IEDO算法优化CLformer模型参数，利用训练优化后的CLformer模型对交通流进行预测。本发明通过历史交通流时间序列数据准确预判未来的交通流量情况，对交通行业的发展有着重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118472935B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410643891.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于NAHL的电动汽车充电负荷预测方法、装置及介质，所述方法包括：使用改进的RSEA算法优化VMD参数，对电动汽车的充电负荷数据分解预处理，对得到的各个分量，构建独立的具有增强隐含层的神经网络模型；对各个模型，选取RMSE和SMAPE为优化指标，采用改进的RSEA算法对其进行多目标优化与训练，选取帕累托前沿中离中心点最近的最优解为折中解，最终输出NAHL神经网络模型的最佳参数和预测结果，将各个NAHL模型的预测值进行聚合，输出最终预测结果。本发明采用一种全新的人工神经网络模型，使用多目标优化方法优化神经网络参数，可以同时注重预测模型的精度和关注预测值与实际值之间的整体差异，得到更加准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN117928539B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311686710.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01C21/20 , G01N21/88 , E01D19/00 , E01D1/00 , G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种基于四旋翼无人机的桥体质量勘测方法，实施过程为：四旋翼无人机搭载相机采集桥体数据，根据桥体整体数据完成建模。四旋翼无人机采用基于.NET航迹规划算法进行桥体质量勘测的最优航迹规划，同时采用ISSA算法改进基于.NET航迹规划算法，使得四旋翼无人机航迹更为精确四旋翼无人机搭载高分辨率相机（H20）进行桥体数据采集，完成对桥体的数学建模和桥体表面图像采集；采集的桥体裂缝、腐蚀图像采用YOLO‑v8算法进行识别标记，对其损失函数提出改进以避免受桥体背景纹理影响，导致裂纹精度出现误差，同时引入CBAM注意力机制，增强算法对提取特征的能力。本发明提出四旋翼无人机自主完成桥体质量勘测识别的方法，提高桥体质量勘测的准确性，节省人力成本。
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公开(公告)号：CN118821066A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410784638.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/27 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种化工过程聚合釜故障诊断方法及系统，预先获取聚合釜在不同状态下的运行过程中产生的故障特征数据，并进行数据预处理；构建聚合釜故障诊断模型VGNMD‑MICN；通过引入VGNMD对预处理后的数据进行分解，得到不同的模式分量；接着利用皮尔森相关系数的方法对不同模式分量进行特征选择，得到与故障标签高度相关的特征集合，进而组成故障诊断特征集；把故障诊断特征集输入到MICN进行训练；采用Halton序列初始化种群、动态对立策略和精英反向学习策略来改进天鹰优化器算法AO；并采用改进的AO算法实现对VGNMD‑MICN中的参数整体优化，得到更加准确的化工过程的聚合釜故障诊断结果。本发明通过化工过程的故障诊断，确保化工生产过程安全、高效、稳定运行。
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公开(公告)号：CN118642528A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410661182.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 一种低空无人机在复杂山地实现三维路径规划的方法，首先通过雷达采集周围环境数据，根据无人机执行任务时的现场环境，建立三维的地形模型，设立禁飞区域；其次对成本函数进行改进，从飞行油耗、路径平滑度、安全性能、高度成本四个方面建立成本函数，通过对成本函数的加权求和，制定目标函数，从而将路径规划转化成优化问题；然后对河马算法进行改进，将制定的目标函数作为改进后的河马算法的适应度函数；设定航线的起点和终点，由改进后的河马算法输出无人机航路点；由生成的无人机路径的航路点，依次连接，对连接后的路径进行平滑处理，获得飞行的航迹，最终得到最优的路径规划。本发明规划的路径精度高、响应速度快，路径效果好。
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公开(公告)号：CN118611181A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410686398.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/24 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电渗透条件下水风抽蓄互联微电网的优化控制方法，构建并网抽水蓄能‑水电‑风电互联的微电网系统；构建微电网系统的容量配置约束，维持微电网系统的频率稳定确保系统备用容量；对所建立的微电网系统建立基于电网频率的多目标优化模型，使用基于自适应交叉算子及变异率算子的非支配排序遗传算法求解多目标优化模型，得到最优控制器参数设置。本发明通过对抽水蓄能机组控制器参数的多目标优化，进一步优化了电力系统稳定性；可以显著提高抽水蓄能机组在风电渗透互联微电网中的调节能力，进一步地使微电网系统能够更有效迅速地调节电网频率、平抑波动，保证电力系统的安全稳定运行。
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