公开(公告)号：CN119168176B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411679803.4

申请日：2024-11-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱家明 ,  刘德志 ,  林璇 ,  周礼刚 ,  邵静怡 ,  黄林生

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/211 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/084 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征融合的多站点水质预测方法，与现有技术相比解决了水质预测精准度低的缺陷。本发明包括以下步骤：多站点水质基础数据的获取及预处理；对水域水质数据进行特征筛选；构建#imgabs0#模型；#imgabs1#模型的训练；水质预测结果的获得。本发明从因果、空间、语义三个角度对多站点水质指标数据进行建模，对于复杂的水域场景，考虑到更多相关因素；基于神经常微分方程，对水质传播过程提供一种更具可解释性的建模方案，并相较于传统的神经常微分建模，使用多跳传播的方式，提升信息的利用率与传播率。

公开(公告)号：CN118013202A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410275210.5

申请日：2024-03-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱家明 ,  刘德志 ,  盛况 ,  郑鹏 ,  陈华友 ,  刘金培 ,  陶志富 ,  牛丽丽

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于IHPC数据的居民用电负载预测方法，包括：获取原始数据组成居民用户用电数据集，进行统计特征分析，进行预处理；得到增强后的居民用户用电数据；划分为训练集、测试集和验证集；进行嵌入处理；构建居民用电负载预测模型，调整模型参数并优化，得到最终的居民用电负载预测模型，将待预测的数据输入最终的居民用电负载预测模型，输出预测结果。本发明利用变分模态分解方法对预测序列进行分解，以降低原序列模式的复杂度，提高预测精度，通过重构操作，降低数据维度，加速模型收敛，在获得更精准模式的前提下，有着更加短的预测时间；对序列的嵌入操作使得序列有着更好的时间性质，使得模型学习更精确，提高模型预测精确度。

公开(公告)号：CN119168176A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411679803.4

申请日：2024-11-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱家明 ,  刘德志 ,  林璇 ,  周礼刚 ,  邵静怡 ,  黄林生

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/211 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/084 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征融合的多站点水质预测方法，与现有技术相比解决了水质预测精准度低的缺陷。本发明包括以下步骤：多站点水质基础数据的获取及预处理；对水域水质数据进行特征筛选；构建#imgabs0#模型；#imgabs1#模型的训练；水质预测结果的获得。本发明从因果、空间、语义三个角度对多站点水质指标数据进行建模，对于复杂的水域场景，考虑到更多相关因素；基于神经常微分方程，对水质传播过程提供一种更具可解释性的建模方案，并相较于传统的神经常微分建模，使用多跳传播的方式，提升信息的利用率与传播率。