公开(公告)号：CN118981957A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411061236.6

申请日：2024-08-05

申请人： 广东工业大学

发明人： 黎耀康 ,  徐康康 ,  胡可勤 ,  蓝昭宇 ,  章润楠 ,  郭必诚 ,  黄世杰

IPC分类号： G06F30/27 ,  H01M10/42 ,  G01R31/36 ,  G01R31/382 ,  G01R31/3842 ,  G01R31/385 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367 ,  G01R31/389 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2321 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08 ,  G06F123/02

摘要： 一种基于加权UMAP和改进BLS的锂电池热过程预测方法，包括如下步骤：S1、使用加权的UMAP降维算法，把从电池采集的时空温度变量的高维数据降低到低维的时间域时序数据；S2、将采集的电流与电压数据与时间域数据结合作为输入使用BLS模型对时间域时序数据进行预测；S3、定义混合核函数，先定义混合函数，再将混合核引入时空重构模型，最后使用粒子群优化算法根据原温度集数据和预测时间域数据对权重进行寻优，找出最优混合核函数；将优化后的混合核函数引入时空重构模型，使用低维预测时间域数据重构高维时空域温度数据，即低维预测高维数据。

公开(公告)号：CN118607715A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410748998.7

申请日：2024-06-12

申请人： 广东工业大学

发明人： 杨海东 ,  郭必诚 ,  孟献兵 ,  徐康康 ,  朱成就 ,  胡晨光 ,  林双顺 ,  于沃浩 ,  赖天德 ,  章润楠 ,  黄世杰 ,  蓝昭宇 ,  黎耀康

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F17/16 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N10/20 ,  G06N10/60 ,  G06F123/02

摘要： 本发明涉及深度学习算法和量子计算技术领域，尤其涉及一种基于时序感知量子LSTM的碳排放预测方法及应用系统；本发明的一种基于时序感知的量子长短期记忆网络，首先，采用不同维度的门控注意力机制对时序和特征维度进行特征融合提取，以捕捉不同维度上、同一维度间的重要信息；然后，经量子编码后的信息通过由辅助和特征量子位构成的无约束变分量子电路演化，其中量子电路由N体量子门搭建；在搭建无约束变分量子电路的组件的基础上，辅助量子位的引入可以帮助模型捕捉复杂的时序关系以实现增强时序信息表达的量子电路；最后，建立基于双阶段注意力学习的自回归预测模块，关注隐层状态信息和历史信息，增强模型处理长期依赖关系的能力。