公开(公告)号：CN116955993A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311071771.5

申请日：2023-08-24

Applicant: 中国长江电力股份有限公司 ,  河海大学

Inventor： 唐晓丹 ,  白治朋 ,  王龙宝 ,  赵新益 ,  储洪强 ,  仓昊 ,  蒋林华

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种混凝土性态多元时序监测数据补全方法，包括：对收集到的多元原始数据进行Box‑Cox变换；将Box‑Cox变换后的多元时序数据组成矩阵Dn,m，并切割矩阵Dn,m的列后进行重构操作，重构后的新矩阵为Pn,m*n'；预测重构后的矩阵Pn,m*n'中的缺失值，进行缺失值补全，从补全后的矩阵中提取矩阵Dn,m；对所提取的矩阵Dn,m中的数据进行反向转换。本发明对原始数据进行Box‑Cox变换，使其服从正态分布，将变换后的数据组织成序列矩阵，通过拆分矩阵的列重构矩阵，用链式方程的多重插补来填充重构矩阵的缺失值，实现了多元时序监测数据的补全。

公开(公告)号：CN116955993B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311071771.5

申请日：2023-08-24

Applicant: 中国长江电力股份有限公司 ,  河海大学

Inventor： 唐晓丹 ,  白治朋 ,  王龙宝 ,  赵新益 ,  储洪强 ,  仓昊 ,  蒋林华

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种混凝土性态多元时序监测数据补全方法，包括：对收集到的多元原始数据进行Box‑Cox变换；将Box‑Cox变换后的多元时序数据组成矩阵Dn,m，并切割矩阵Dn,m的列后进行重构操作，重构后的新矩阵为Pn,m*n'；预测重构后的矩阵Pn,m*n'中的缺失值，进行缺失值补全，从补全后的矩阵中提取矩阵Dn,m；对所提取的矩阵Dn,m中的数据进行反向转换。本发明对原始数据进行Box‑Cox变换，使其服从正态分布，将变换后的数据组织成序列矩阵，通过拆分矩阵的列重构矩阵，用链式方程的多重插补来填充重构矩阵的缺失值，实现了多元时序监测数据的补全。

公开(公告)号：CN117874551A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410004511.4

申请日：2024-01-02

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  陈一涵 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  仓昊 ,  杨岳

IPC: G06F18/23 ,  G06F40/289 ,  G06N3/088 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的科研团队运行状况研判方法，对团队中科研成员的科研信息进行统计、去重获得团队科研信息；采用BERT‑LDA主题模型从论文摘要中抽取关键词，作为团队研究方向；然后根据科研成果数据加权求得科研实力，并根据多种特征参数预测团队科研潜力指数；最后在相近的研究领域内，对科研团队进行聚类，根据其结果进行状况研判。本发明解决了团队运行状况研判方法缺失的问题，针对科研团队的特点，采用基于统计和深度学习的用户画像技术得到对应标签信息，有效识别科研团队管理效率和水平。

公开(公告)号：CN116739168A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310699340.7

申请日：2023-06-13

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  仓昊 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  杨岳 ,  陈一涵

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色理论与编解码器的径流量预测方法，包括如下步骤：从水文中心获取研究地区某一年的实测径流量数据和天气数据，并对数据进行预处理；用变分模态分解算法将预处理好的综合径流量序列数据分解成k个不同的模态分量；对模态分量进行灰色关联分析，得出各模态分量序列与径流量数据的关联度并排序，去除弱相关和不相关的模态分量，将其余分量重构得到去噪序列输入模型训练；采用Informer编码器提取全局特征；采用双向LSIM模块作为解码器提取数据间的局部特征，最后采用全局平均池化技术，得到最终的径流量预测结果。

公开(公告)号：CN116956120A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310768371.3

申请日：2023-06-27

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  杨岳 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  仓昊 ,  陈一涵

IPC: G06F18/24 ,  G01N33/18 ,  G01W1/02 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0985 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，提出一种基于改进的TFT模型对水质非平稳时间序列的预测方法，该方法包括：建立水质监测数据库，获取预设时间段内多个监测站点有关的监测数据，通过对收集的监测数据进行预处理，存入数据库。添加额外来源的变量数据，建立多变量水质预测数据集。构建改进的时间融合Transformer(Temporal Fusion Transformer)模型，通过对水质数据集进行训练，利用验证集通过最小化分位数损失对超参数进行调优。利用测试集来评估该模型的预测能力。通过训练好的模型对未来水质数据进行预测，从而可以发现水质恶化或污染的预兆，方便决策者提前采取措施。