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公开(公告)号:CN115907070A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211097272.9
申请日:2022-09-06
申请人: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于电力数据的区域碳排放量预测方法。该方法包括:根据企业历史电量数据,构建企业用电量预测模型,得出企业用电量预测数据;根据企业用电量预测数据,结合碳排放系数,得出行业碳排放量预测数据;建立区域碳排放量预测模型,输出区域未来一段时间碳排放量的预测结果及各相关行业的影响程度;根据各行业碳排放相对贡献度及企业用电量预测占比,分析企业对碳排放的贡献度,形成治理企业清单。本发明对应到相应的碳排放企业,更为精准的对区域二氧化碳排放趋势进行预测,助力节能减排。
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公开(公告)号:CN111859286B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202010536579.9
申请日:2020-06-12
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要: 本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法,包括:构造算法一,由自回归模型拟合售电量曲线,并利用LightGBM集成学习算法预测售电量;构造算法二,利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理,以得到预测后的售电量曲线;对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计,得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三,利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量;构造算法四,利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长,并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重;利用算法三和算法四的结果,加权计算每天的疫情影响电量,进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正,得到最终的售电量精准预测结果。
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公开(公告)号:CN111046228B
公开(公告)日:2023-04-11
申请号:CN201911254561.3
申请日:2019-12-10
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/732 , G06F16/738
摘要: 本发明公开了一种基于流计算的视频处理方法,在分布式云计算框架中,视频数据经转换后分别得到图形以及图形属性,分析引擎解析出图形以及图形属性,将所述图形发送至图形分析数据库,所述图形属性发送至第一存储数据库;所述图形分析数据库分析所述图形,并将分析结果传输至第二存储数据库;处于第二存储数据库内的分析结果与第一存储数据库中的图形属性进行关联,关联结果存储至所述第一存储数据库中;API接口,所述API接口与第一存储数据库相交互,所述API接口用于实现视频数据的快速检索。本发明通过结合采用分布式计算技术和分布式存储技术,高效利用集群,提升分析效率,提供存储和检索性能,有效解决海量图形分析需求。
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公开(公告)号:CN115794907A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211588133.6
申请日:2022-12-12
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/28
摘要: 本发明公开一种基于布隆过滤算法的自动发现关系型数据库不同表数据间相似性的方案,从关系数据库中读取全部表信息,并形成表信息字典并存储;采用布隆过滤算法,基于N的唯一值集合建立过滤器;将建立的布隆过滤,传入M的唯一值集合,过滤值并统计返回结果集合{R1,R2,R3,…Rn:Rε(True,False)};统计概率W:∑R{true}/(R{true|false});当W>ɑ(ɑ为给定阈值)则判定M与N相似,否则不相似。本发明无需依赖任何人为规则、人工判断、预定义说明,可以对全部表、全部字段进行分析,并对表间数据相似性进行判断,可以用于数据治理过程中的主数据发现、数据参考关系生成、数据表间关系构建,使得传统数据治理过程由手工化转向智能化,有效提升治理准确性和治理效率。
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公开(公告)号:CN110275923B
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN201910539924.1
申请日:2019-06-20
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/26 , G06F16/957 , G06F9/451 , G06F9/445
摘要: 本公开提供一种插件化图形的管理方法及设备,涉及信息技术领域,能够提高修改已有图形或者添加新的图形的效率。具体技术方案为:获取图形数据,所述图形数据包括图形插件的安装包和插件图形属性的说明信息;通过插件注册服务确定所述说明信息是否与预设的插件属性模板相匹配,所述插件属性模板包括K项图形属性,K≥1;若匹配,则通过所述插件注册服务的模拟运行程序验证所述K项图形属性中的N项,1≤N≤K,在验证通过时利用所述安装包完成所述图形插件的注册。本公开用于修改数据可视化平台已有图形或者向数据可视化平台添加新的图形。
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公开(公告)号:CN112256698A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011109507.2
申请日:2020-10-16
申请人: 美林数据技术股份有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于多哈希函数的表关系自动关联方法,包括以下步骤:步骤一、获取现有的源端数据库,并根据源端数据库的连接配置,获取待发现关联关系的所有数据表;步骤二,对每一张数据表,首先获取数据表的主键,然后针对主键数据初始化一个二进制对象,并利用构造的哈希函数将源端数据库的原始数据进行映射,计算后的二进制向量与该主键序列一一对应;步骤三,根据主外键之间的引用规则,基于主键的二进制向量,对可能与主键发生关联关系的字段进行核查,核查通过则记录本条关系。解决现有数据库表中关联关系不全、数据质量不高、人工核查费时费力等问题。
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公开(公告)号:CN110175225A
公开(公告)日:2019-08-27
申请号:CN201910343255.0
申请日:2019-04-26
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/338
摘要: 本公开提供一种非结构文本数据处理方法及装置,涉及信息技术领域,能够提高建模效率。具体技术方案为:从候选的K类自然语言处理算法中,选定T个数据处理节点各自对应的自然语言处理算法;其中,K≥1,T≥1,一个数据处理节点对应一类自然语言处理算法;确定所述T个数据处理节点之间的数据传输方向,所述数据传输方向用于指示所述T个数据处理节点之间的输入输出关系;根据所述T个数据处理节点各自对应的自然语言处理算法以及所述数据传输方向生成自然语言处理模型。本公开用于非结构化文本数据分析处理。
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公开(公告)号:CN109976867A
公开(公告)日:2019-07-05
申请号:CN201910282054.4
申请日:2019-04-09
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F9/451 , G06F3/0484
摘要: 本发明提供了一种数据挖掘流程的分析洞察系统及方法,其中系统包括:显示单元和处理单元;所述显示单元被配置为显示当前控件组,所述控件组至少包括一个以上控件;当所述处理单元获得所述控件组的触发操作,所述显示单元响应所述触发操作并生成新的对话框内识别所述控件的属性信息。本发明对用户创建的挖掘分析流程的全过程的观察和解析,并能够根据需求对控件中的参数信息进行修改,并即可对修改之后的参数信息进行验证,提供了使用便捷性。
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公开(公告)号:CN105302915B
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201510782709.6
申请日:2015-12-23
申请人: 美林数据技术股份有限公司
IPC分类号: G06F16/25 , G06F16/22 , G06F16/2453
摘要: 本发明公开了基于内存计算的高性能数据处理系统,包括:一数据采集接口定义模块,通过选择数据表,并自动提取数据表相关字段,由用户根据字段类型和范围进行压缩方式定义;一数据实时采集模块,根据数据采集接口定义模块定义的元数据从数据源抽取相关数据,其中元数据一般指定义数据格式的数据,数据源是指具体业务数据,一般指企业业务系统关系数据库;一数据内存存储模块,将数据通过字典方式,整形编码和压缩算法以字节码的形式存内存之中;以及一数据处理模块,所述数据处理模块包括SQL解析模块,根据需要将统计中的记录进行提取。本发明将数据经过在不损失统计精度和速度的前提下经过压缩和重组以字节的方式存入内存。
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公开(公告)号:CN106204321A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610504072.9
申请日:2016-06-30
申请人: 西安美林数据技术股份有限公司
CPC分类号: G06Q50/06 , G06K9/6218
摘要: 本发明公开了一种智能制定电力客户削峰填谷策略的方法,包括:利用两步聚类算法对区域电网一定时间内的负荷曲线聚类,获取区域电网聚类结果,包括聚类中心曲线及聚类明细;划分区域电网负荷曲线峰段、谷段,并结合区域电网聚类结果,匹配出对应日期的用电客户曲线;分别在峰段、谷段下,利用两步聚类算法对某类区域电网同期的用电客户负荷曲线聚类,获取用电客户的聚类结果,包括聚类中心曲线及聚类明细;根据区域电网下用电客户聚类中心曲线归一化均值,区域电网与对应的用电客户聚类中心曲线的相似度,构建电力客户削峰填谷指数。本发明实用性强,避免了只考虑曲线形态或者负荷绝对值导致推荐削峰填谷的电力客户不符合实际情况的缺点。
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