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公开(公告)号：CN119313192A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411423635.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种净化装备效能评价方法、装置、电子设备及存储介质，涉及城市排水技术领域，方法包括：获取净化装备对应的目标指标数据；确定目标指标数据对应的指标权重；根据指标权重和目标指标数据，对净化装备进行效能评价，得到净化装备的效能评价结果。本申请实现多层面的针对净化装置进行参数分析，使得后续得到的效能评价结果可以准确真实的反应净化装置的效能情况，保证了最终确定的效能评价结果具有公平性、客观性和全面性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119151153A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411604395.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于斯皮尔曼等级相关分析的设备布点优化方法及装置，涉及设备布点优化技术领域，方法包括：获取污水处理厂的多个监测数据序列；基于多个监测数据序列确定相关性分析方式；若相关性分析方式为斯皮尔曼等级相关分析，基于斯皮尔曼等级相关分析对多个监测数据序列进行分组，得到多个显著性参数组；对每个显著性参数组中的每个参数与其在显著性参数组内其余参数的相关系数的平均值进行顺序排列，得到排列结果；基于排列结果和预先设置的拟合规则确定待优化参数；待优化参数对应的监测设备为待优化设备。该方式中，有效确定参数的冗余性，从而降低了监测设备维护成本，提高了污水处理厂的运行效率。
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公开(公告)号：CN118918986A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411055669.0
申请日：2024-08-02
Applicant: 中国计量大学 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G16C60/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种氨氮浓度预测模型的构建方法及系统、氨氮浓度预测方法及系统，其中构建方法包括以下步骤：获取氨氮浓度样本数据，通过REMD对所述氨氮浓度样本数据进行分解，获得若干个第一模态分量；计算各第一模态分量的模糊熵，将模糊熵最大的第一模态分量作为第二模态分量，并将其余第一模态分量作为第一训练数据；利用VMD对所述第二模态分量进行分解，将所得分解结果作为第二训练数据；基于所述第一训练数据和所述第二训练数据对LSTM长短期记忆网络进行训练，获得氨氮浓度预测模型。本发明通过混合模型的方式解决单一的机器学习模型无法满足精度要求的问题，还能够更好地适应较为复杂的NH3‑N序列变化过程。
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公开(公告)号：CN119514788A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411604394.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于皮尔逊相关性分析的监测设备布点优化方法及装置，方法包括：对获取的多个水质参数序列分别进行归一化处理得到多个目标水质参数序列；基于历史水质参数值的数量和每个目标水质参数序列中的历史水质参数值，将多个目标水质参数序列进行皮尔逊相关性分析得到皮尔逊相关性分析的相关性系数；基于相关性系数和预先设置的系数阈值确定多个显著性参数组；基于对显著性参数组中的参数与其在显著性参数组内其它参数的相关性系数的平均数据进行顺序排列后得到的顺序结果和拟合规定，确定待优化参数；待优化参数对应的监测设备为待优化设备。该方式中，有效确定参数的冗余性，从而降低了监测设备维护成本，提高了污水处理厂的运行效率。
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公开(公告)号：CN119151153B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411604395.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于斯皮尔曼等级相关分析的设备布点优化方法及装置，涉及设备布点优化技术领域，方法包括：获取污水处理厂的多个监测数据序列；基于多个监测数据序列确定相关性分析方式；若相关性分析方式为斯皮尔曼等级相关分析，基于斯皮尔曼等级相关分析对多个监测数据序列进行分组，得到多个显著性参数组；对每个显著性参数组中的每个参数与其在显著性参数组内其余参数的相关系数的平均值进行顺序排列，得到排列结果；基于排列结果和预先设置的拟合规则确定待优化参数；待优化参数对应的监测设备为待优化设备。该方式中，有效确定参数的冗余性，从而降低了监测设备维护成本，提高了污水处理厂的运行效率。
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公开(公告)号：CN119623709A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411675036.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及城市排水技术领域，尤其涉及一种基于时序神经网络的污水管网来水流量预测方法，基于污水管网拓扑结构选择目标位点的水量监测历史值与实时值、辅助位点的水位监测历史值与实时值作为输入特征，既考虑了污水管网水量的周期性变化，又考虑了与目标位点联通的上游管网的来水水量信息，结合基于WaveNet卷积架构的时序神经网络以提取不同辅助位点的水位数据输入特征，同时学习短期模式和长期模式，且不会导致模型复杂性的爆炸，可提高污水管网水量预测的精度和可靠性，推动污水管网从被动调控向主动调控的转变，有助于污水管网精细化系统化管控。
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