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公开(公告)号：CN106704979A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710089985.3
申请日：2017-02-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: F21S9/03 , F21V19/00 , F21V23/04 , F21V33/00 , G01W1/04 , G01W1/14 , G01P5/02 , G01P13/02 , F21W131/103 , F21Y115/10
CPC classification number: Y02B20/72 , F21S9/032 , F21V19/001 , F21V23/0464 , F21V23/0485 , F21V33/00 , F21W2131/103 , G01P5/02 , G01P13/02 , G01W1/04 , G01W1/14
Abstract: 本发明公开了一种新型能源气象监测节能路灯，包括主杆、太阳能电池板、横杆、风速传感器、风向标、雨量筒、环境检测装置、侧杆、路灯、显示器、记录台、踏板，主杆的最上端设置有太阳能电池板，太阳能电池板的下方设置有横杆，横杆与主杆固定连接，风速传感器与风向标设置在横杆的两端，风速传感器与风向标与显示屏电连接，雨量筒设置在横杆上，环境检测装置设置主杆上，侧杆设置在环境检测装置的下方，侧杆上设置有路灯，主杆的下方设置有显示器，显示器的下方设置有记录台，主杆下方的路面上铺设有踏板，踏板内部设置有智能传感器和压电元件，本发明实用价值高、覆盖面广、节能环保、智能。
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公开(公告)号：CN106897957B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710097989.6
申请日：2017-02-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和PSO‑ELM的自动气象站实时数据质量控制方法，该方法，首先对被检站一定范围内观测站(邻站)一定历史时间尺度的气温数据进行采集，构成原始采集信号；然后对采集信号进行主成分分析，达到去冗余的目的；最后，通过改进的极限学习机构建气温的重建模型，并据此通过被检时刻邻站的数据得到被检时刻的估计值；最后，根据此估计值与实际观测值比较进行条件修正，完成对该时刻气温的质量控制。该方法在基本质量控制方法的基础上，一方面弥补了目前多站联网质量控制方法中邻站选择的固定性，提高了算法的动态适应性；另一方面改进的极限学习机提高了网络的泛化性能，增加了重建模型的精度。
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公开(公告)号：CN106503459B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610949916.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种改进随机森林气温数据质量控制方法，将经过粒子群算法优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，再利用粒子群算法寻找随机森林回归模型的最优mtry值和ntree值参数，使用改进随机森林方法按时间和空间序列对数据进行训练，得到一个基于改进随机森林的质量控制模型，并利用测试集进行回归预测，最后与目标站实际观测数据进行对比，观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料，在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强，提高了气象观测站气象数据的质量。
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公开(公告)号：CN106849067A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710141723.7
申请日：2017-03-10
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02P80/22 , H02J3/00 , H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了适用于多风场的组合式风电功率预测系统，包括单一风电功率预测系统和组合式风电功率预测平台，单一风电功率预测系统部署在单个风电场，用来实现该风场的风电功率预测，组合式风电功率预测平台部署在每个风电场和企业，用来实现风电数据的传输以及企业对风场的实时监控。本发明提供的多风场组合式风电功率预测系统，采用了分层和模块化的设计思路，可以使系统各个功能层之间的配置和工作更加灵活方便。
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公开(公告)号：CN106503459A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610949916.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种改进随机森林气温数据质量控制方法，将经过粒子群算法优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，再利用粒子群算法寻找随机森林回归模型的最优mtry值和ntree值参数，使用改进随机森林方法按时间和空间序列对数据进行训练，得到一个基于改进随机森林的质量控制模型，并利用测试集进行回归预测，最后与目标站实际观测数据进行对比，观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料，在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强，提高了气象观测站气象数据的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886856B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710098307.3
申请日：2017-02-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于PSR‑FastICA‑OS_ELM的自动气象站实时数据质量控制方法，该方法，首先对单站实时气温及定长历史气温序列进行采集，构成采集信号；然后对采集信号进行基本质量控制；接着进行相空间重构；并对重构的高维矢量空间信号进行快速独立分量分析，达到去噪、去冗余的目的，得到源信号在高维矢量空间中的无偏信号；最后，通过在线序贯极限学习机构建时间序列采集信号的重建模型，得到去噪后的气温重建值；并根据此去噪重建值与实际观测值比较进行条件修正，完成对该时刻气温的质量控制。该方法满足了实时数据采集的要求，提高了实时自动气象站观测数据的质量。
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公开(公告)号：CN106503458B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610949430.7
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种地面气温数据质量控制方法，将经过遗传算法(GA)优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，再依据随机森林模型下变量重要性使用遗传算法寻找相关性较高的邻近站点，使用改进随机森林方法按时间和空间排序对数据进行训练，得到一个基于改进随机森林的质量控制模型，并利用测试集进行回归预测，最后与目标站实际观测数据进行对比，观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料，在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强，提高了气象观测站气象数据的质量。
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公开(公告)号：CN106503458A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610949430.7
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种地面气温数据质量控制方法，将经过遗传算法(GA)优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，再依据随机森林模型下变量重要性使用遗传算法寻找相关性较高的邻近站点，使用改进随机森林方法按时间和空间排序对数据进行训练，得到一个基于改进随机森林的质量控制模型，并利用测试集进行回归预测，最后与目标站实际观测数据进行对比，观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料，在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强，提高了气象观测站气象数据的质量。
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公开(公告)号：CN108594330A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201711459860.1
申请日：2017-12-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云服务器的自动气象数据监测系统，包括数据采集模块、网络共享部分和网络设备，所述数据采集模块包括若干不同的数据采集器和主控芯片，网络共享部分包括树莓派装置和云服务器，数据采集器与主控芯片连接，主控芯片与树莓派装置连接，树莓派装置与云服务器通过无线网络连接，网络设备可通过无线网络访问云服务器，所述数据采集模块用于采集气象数据并将气象数据传输到主控芯片，主控芯片用于将气象数据传输到树莓派装置，树莓派装置用于将气象数据上传至云服务器，该系统能实现气象数据的实时监控，使用户能通过无线网络访问。
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公开(公告)号：CN106897957A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710097989.6
申请日：2017-02-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和PSO‑ELM的自动气象站实时数据质量控制方法，该方法，首先对被检站一定范围内观测站(邻站)一定历史时间尺度的气温数据进行采集，构成原始采集信号；然后对采集信号进行主成分分析，达到去冗余的目的；最后，通过改进的极限学习机构建气温的重建模型，并据此通过被检时刻邻站的数据得到被检时刻的估计值；最后，根据此估计值与实际观测值比较进行条件修正，完成对该时刻气温的质量控制。该方法在基本质量控制方法的基础上，一方面弥补了目前多站联网质量控制方法中邻站选择的固定性，提高了算法的动态适应性；另一方面改进的极限学习机提高了网络的泛化性能，增加了重建模型的精度。
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