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公开(公告)号：CN109063939B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811296424.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明属于风速预测技术领域，公开了一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统，分别采用皮尔逊相关系数和最大信息系数来探究变量间的线性和非线性相关性以筛选风速相关因子；在相关性分析的基础上利用格兰杰因果关系检验探究风速及风速因子在统计意义上的因果关系；将因果关系的结构分为5类，并通过“分解‑虚变量‑剪枝”的方法将所有类型的因果关系统一为一种等价树因果关系结构；针对等价树因果关系结构，提出基于邻域门的长短期记忆网络模型来预测风速。本发明的预报方法(NLSTM)精确考虑了风速及风速因子之间的因果关系，有效提高了风速的预测精度，对风电的应用和电网的调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN106550422B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201610980573.4
申请日：2016-11-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W40/10
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路由方法，包括：(1)全局信息的传递和汇聚，获得全局信息，并将其传递到汇聚节点；(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络分簇路由的优化计算与配置；(3)普通传感器节点监测采集和处理应用信息，将其处理成数据包，转发到簇头节点，簇头节点进行数据融合，并向下一跳簇头节点发送数据包；(4)下一跳簇头节点接收到数据包后，将自身剩余能量信息加入到数据包中，并按照数据包中的最优路由，继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传感器网络成员节点分配不合理簇头节点能耗不均匀等问题，提高了网络能效，延长了网络生命周期。
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公开(公告)号：CN106355941A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610853818.7
申请日：2016-09-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08G1/14
CPC classification number: G08G1/148
Abstract: 本发明公开了一种基于6LoWPAN无线传感器网络的车位可预约智能停车场系统，包括无线传感网络以及停车场服务器、停车场管理模块、停车场停车指示牌模块和停车场车位预约模块，其中，无线传感网络包括6LoWPAN节点和6LoWPAN网关；停车场车位预约模块用于给用户提供预约车位信息并输出至停车场服务器；停车场服务器包括系统显示控制服务器和停车场车位数据库服务器，其中，停车场车位数据库服务器用于处理停车场的车位信息，系统显示控制服务器用于产生控制车位显示灯以及停车场停车指示牌的控制信息；停车场管理模块用于实现停车计费、以及6LoWPAN无线传感网络节点的可视化维护管理；停车场停车指示牌模块用于显示各个区域的车位数量显示。本发明提供了一种快速部署，低能耗，高智能的解决方案。
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公开(公告)号：CN111401804B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010130927.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于仿真的工程物资供应链网络规划方法，包括以下步骤：通过工程物资供应链业务环境来确定供应链风险因素；输入工程物资供应链的历史数据，对各项风险值进行量化；编制物流运行代码并配置在计算环境中，所述物流运行代码能够表明工程物资供应链的结构、工程物资供应链网络中各个层间的供应模式、并包含所量化的各项风险值；结合上述计算环境，根据需求运行不同模式的仿真，输出相应的工程物资供应链网络规划。本发明在供应链网络规划时强化供应链风险的考量，重点关注供应商供货能力满足状况，将风险因素纳入供应链网络规划中，以仿真分析方法获得规划方案与运行建议，旨在降低总体物流成本，可视化风险，辅助企业决策。
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公开(公告)号：CN111401804A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010130927.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿真的工程物资供应链网络规划方法，包括以下步骤：通过工程物资供应链业务环境来确定供应链风险因素；输入工程物资供应链的历史数据，对各项风险值进行量化；编制物流运行代码并配置在计算环境中，所述物流运行代码能够表明工程物资供应链的结构、工程物资供应链网络中各个层间的供应模式、并包含所量化的各项风险值；结合上述计算环境，根据需求运行不同模式的仿真，输出相应的工程物资供应链网络规划。本发明在供应链网络规划时强化供应链风险的考量，重点关注供应商供货能力满足状况，将风险因素纳入供应链网络规划中，以仿真分析方法获得规划方案与运行建议，旨在降低总体物流成本，可视化风险，辅助企业决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969290A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911127707.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN109670650A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811611895.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明属于梯级水库群多目标优化调度模型求解技术领域，公开了一种基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法，首先收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料；其次根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件；然后以调度期内各时刻的水位为决策变量，采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法(R-NSIMFO)对建立的梯级水库群调度模型进行求解；最后根据求解结果得到相应的调度方案集。本发明的求解方法从进化算法和多目标机制两个方面进行改进，有能力获得收敛性和分布性均较优的非劣调度方案集，对实现整个梯级水库群综合效益最大化具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN109344999A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811045131.6
申请日：2018-09-07
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开一种径流概率预报方法，其中，该方法主要包括：采用基于K-medoids的聚类方法对训练集进行聚类，得到隐含马尔科夫模型HMM的初始化参数；利用Baum–Welch算法对HMM进行学习，得到HMM的状态转移概率矩阵以及观测模型的概率分布；根据贝叶斯信息准则BIC进行模型选择，选择适宜该训练集的HMM状态个数；最终根据给出的预报因子，结合高斯混合回归GMR推理得到条件概率分布函数作为径流概率预报。本发明的概率预报方法引入了径流隐含状态的概念，可利用水文、地形、气象等诸多因素训练得到隐含状态转移概率矩阵，得到有效可靠的未来径流概率预报分布，为水库优化调度决策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN106355944A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610909044.5
申请日：2016-10-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08G1/14
CPC classification number: G08G1/148
Abstract: 本发明公开了一种停车位资源整合及预约系统，包括数据采集系统、无线传感器网络、停车场网关、服务器以及预约平台，其中，数据采集系统用于采集停车位的停车信息数据，以传输到停车场网关；停车场网关通过网络与服务器连接，用于将相应的停车信息数据传输至服务器进行处理；预约平台与服务器通过网络连接用于提供车位预约接口并在预约成功后提供车位位置导航服务，其中，预约模块用于提供车位预约接口以生成预约信息，位置导航模块用于进行路径规划和导航，以生成相应的到达预约车位的位置导航信息，并通过该位置导航模块提供给用户实现位置导航。本发明的预约系统可以实时获取车位数据信息且通过导航可以实时到达、离开预约车位，实现智能化的车位预约。
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公开(公告)号：CN110969290B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911127707.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。
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