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公开(公告)号：CN118212097B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410630045.0
申请日：2024-05-21
摘要： 本发明公开了一种基于水资源管理平台的取水量预警方法。该基于水资源管理平台的取水量预警方法，包括以下步骤：通过水资源管理平台收集取水量预测参数数据；根据取水量预测参数数据得到第一预设时间段取水量预测值；根据第一预设时间段取水量预测值得到取水量预警程度评估指数；根据取水量预警程度评估指数分析取水家庭用水情况；根据取水家庭用水情况进行相应的预警提醒。本发明通过计算第一预设时间段取水量预测值和取水量预警程度评估指数，从而根据取水量预警程度评估指数分析取水家庭用水情况并进行相应的预警提醒，达到了方便快捷地进行取水量预测的效果，解决了现有技术中存在不能方便快捷地对取水量进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN117939535A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410316670.8
申请日：2024-03-20
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明涉及车联网边缘卸载技术领域，公开了一种V2V场景下的依赖任务卸载方法、终端及存储介质。该卸载方法将计算任务中的所有子任务划分为关键子任务和非关键子任务。当卸载关键子任务时，将其复制并卸载给两辆服务车辆；当卸载非关键子任务且卸载失败时，对其进行第二次卸载。然后构建任务车辆与服务车辆之间的运动学模型、通信模型、子任务计算延迟模型、子任务执行优先级模型和链路可靠性模型，建立用于生成最优卸载策略的约束问题。将约束问题建模为马尔科夫决策过程，采用深度强化学习算法对马尔科夫决策过程求解得到最优卸载策略，并按照最优卸载策略将任务车辆需要卸载的计算任务卸载给服务车辆。本发明提升了依赖任务卸载的可靠性。
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公开(公告)号：CN118283089A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685913.5
申请日：2024-05-30
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明涉及车辆任务卸载技术领域，具体是一种基于D3QN算法的车载任务卸载方法，本发明统筹全局信息，掌握任务车辆、服务车辆和边缘服务器的信息，调控资源分配，为不同时隙产生的不同类型的车载任务制定不同的计算卸载以及资源分配策略，进而能够有效的提高车载任务的处理速度，以满足通讯延迟要求。
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公开(公告)号：CN118212097A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410630045.0
申请日：2024-05-21
摘要： 本发明公开了一种基于水资源管理平台的取水量预警方法。该基于水资源管理平台的取水量预警方法，包括以下步骤：通过水资源管理平台收集取水量预测参数数据；根据取水量预测参数数据得到第一预设时间段取水量预测值；根据第一预设时间段取水量预测值得到取水量预警程度评估指数；根据取水量预警程度评估指数分析取水家庭用水情况；根据取水家庭用水情况进行相应的预警提醒。本发明通过计算第一预设时间段取水量预测值和取水量预警程度评估指数，从而根据取水量预警程度评估指数分析取水家庭用水情况并进行相应的预警提醒，达到了方便快捷地进行取水量预测的效果，解决了现有技术中存在不能方便快捷地对取水量进行预测的问题。
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公开(公告)号：CN117576666B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311538093.9
申请日：2023-11-17
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V20/59 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度动态卷积注意力加权的危险驾驶行为检测方法。由于现有目标检测模型，难以区分不同类型的危险驾驶行为，本发明方法使用不同行为的特征，来学习动态卷积核。为了提高不同分辨率的危险驾驶行为的识别准确性，本发明方法考虑监控环境下不同尺度的动态卷积核。为了有效融合多尺度动态卷积特征，本发明方法分析了各尺度特征之间的关系，用于学习各尺度的注意力，实现多尺度特征融合。在现有目标检测模型，添加上述多尺度动态卷积模块和注意力加权模块，可以提高危险驾驶行为检测的准确性，可应用于车辆安全系统中，保障驾驶安全。
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公开(公告)号：CN118485186B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410950655.9
申请日：2024-07-16
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06Q50/26 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了城市用水量数据分析方法，涉及城市用水量数据技术领域，包括以下步骤：获取城市用水量数据集，并对城市用水量数据集进行数据平滑操作；将数据平滑操作后的城市用水量数据集分为训练集和测试集；基于优化型本征模态分析训练集构建分布数据分割模型；基于快速傅里叶变换分析城市用水量数据集，得到第一用水分布规律；利用测试集结合第一用水分布规律对分布数据分割模型进行训练和测试，得到用水量分布预测模型；将实际待分析城市用水量数据输入用水量分布预测模型，输出得到对应的城市用水量分布解决了VAM存在因为k值可调节且影响大的问题，导致存在频率分辨率不清晰，或因为k值选择导致的分解效果差从而导致最终分析结果的问题。
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公开(公告)号：CN118246605B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410621680.2
申请日：2024-05-20
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及需水量预测技术领域，具体公开一种基于ARIMA模型的农村地区需水量预测方法，该方法包括：供水区域分析、用水区域判定、气象数据评定以及需水量预测反馈；首先依据农村地区所属供水区域的各供水区域的各供水设备，分析农村地区所属供水区域的供水程度；并依据农村地区所属用水区域的历史用水相关数据，判定农村地区所属用水区域的历史用水程度；同时依据农村地区的气象数据，评定农村地区的气象异常程度；采用ARIMA模型综合预测农村地区的参考需水量，由此对农村地区进行需水量预测反馈，有利于农村地区准确、全面预测需水情况，并更有效地制定水资源管理的合理规划决策，同时促进农村地区水资源的可持续发展。
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公开(公告)号：CN118283089B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410685913.5
申请日：2024-05-30
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明涉及车辆任务卸载技术领域，具体是一种基于D3QN算法的车载任务卸载方法，本发明统筹全局信息，掌握任务车辆、服务车辆和边缘服务器的信息，调控资源分配，为不同时隙产生的不同类型的车载任务制定不同的计算卸载以及资源分配策略，进而能够有效的提高车载任务的处理速度，以满足通讯延迟要求。
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公开(公告)号：CN118250665B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410670658.7
申请日：2024-05-28
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明涉及车联网边缘缓存技术领域，公开了基于用户兴趣偏好和活跃度水平的V2V协同缓存方法。该方法首先基于车辆的未来行驶路径将多个车辆聚类成簇；然后构建簇内各车辆的用户活跃度水平模型，从而确定簇内的活跃车辆；每个活跃车辆将其对内容主题的兴趣偏好向量和对内容形式的兴趣偏好向量发送给簇头车辆；簇头车辆根据所有活跃车辆对内容主题的兴趣偏好向量和对内容形式的兴趣偏好向量，汇总形成总体兴趣偏好矩阵；簇内每个车辆在接收到内容后，计算车辆的兴趣与内容的总匹配度向量，并将其与设定的匹配度阈值作对比以判断是否将接收到的内容执行缓存。本发明有效兼顾了V2V协同缓存的低通信开销和高缓存效率。
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公开(公告)号：CN118250665A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410670658.7
申请日：2024-05-28
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明涉及车联网边缘缓存技术领域，公开了基于用户兴趣偏好和活跃度水平的V2V协同缓存方法。该方法首先基于车辆的未来行驶路径将多个车辆聚类成簇；然后构建簇内各车辆的用户活跃度水平模型，从而确定簇内的活跃车辆；每个活跃车辆将其对内容主题的兴趣偏好向量和对内容形式的兴趣偏好向量发送给簇头车辆；簇头车辆根据所有活跃车辆对内容主题的兴趣偏好向量和对内容形式的兴趣偏好向量，汇总形成总体兴趣偏好矩阵；簇内每个车辆在接收到内容后，计算车辆的兴趣与内容的总匹配度向量，并将其与设定的匹配度阈值作对比以判断是否将接收到的内容执行缓存。本发明有效兼顾了V2V协同缓存的低通信开销和高缓存效率。
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