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公开(公告)号：CN109657361B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201811574454.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种瓦斯含量预测方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据瓦斯相关参数构建瓦斯含量预测模型；初始化第一预定数量的输入向量的值，根据输入向量的值确定最优输入向量；将除最优输入向量之外的其他所有输入向量分为两组；分别计算第一组中的每一输入向量及第二组中每一输入向量对应的新值；对两组中所有新值进行寻优操作，根据寻优结果更新最优输入向量；将最优输入向量中值赋予瓦斯含量预测模型，通过第二预定数量的样本数据对预测模型进行训练得到误差值，并继续寻找最优输入向量直至达到预设条件后停止训练。本发明能够较好的预测瓦斯含量，对于煤矿生产安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109993374B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910302907.6
申请日：2019-04-15
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种货物量预测方法及装置，涉及物流技术领域。本申请实施例通过获取m个货物量影响因子的序列数据，将所获取的序列数据输入预设改进NARX预测模型，利用预设改进NARX预测模型的非线性函数，得到对应的货物量预测数据，并采用指数平滑法对货物量预测数据进行处理，得到待预测时刻的货物量预测值，使得在预测过程中能够通过货物量影响因子对货物量的影响和预设改进NARX预测模型的非线性映射性，实现对货物量更精准地预测。
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公开(公告)号：CN110007371A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910291643.9
申请日：2019-04-11
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种风速预测方法及装置，涉及风速预测技术领域。该风速预测方法及装置包括：获取预设时长内每个时刻的n个风速预测变量。将n个风速预测变量分别输入对应的n个LSTM，其中，n为大于1的整数。按照预设顺序，前n-1个LSTM依次将对应的风速预测变量输出的状态系数输入至下一LSTM，直至第n个LSTM根据输入的风速预测变量和第n-1个LSTM输入的状态系数获取风速预测值，将每个时刻的风速预测值，按照时间顺序组成风速预测序列。可见获取的风速预测序列，是根据n个风速预测变量依次产生的状态系数来计算得到的，考虑了不同风速预测变量之间的影响，从而使得最终预测的风速更加准确，精度高的效果。
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公开(公告)号：CN110059888A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910341948.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种价格波动预测方法及装置，通过对影响待预测目标价格的多种特征因素进行处理，实现对待预测目标进行快速且准确的价格波动预测。具体的，通过对获取到的影响待预测目标价格的多个特征因素进行处理得到特征因素对应的特征值，对多个特征因素分别对应的特征值两两之间进行相关性计算，得到多个特征因素的相关系数矩阵，对相关系数矩阵进行检验，根据检验结果判断是否采用因子分析方法，当判断结果为是时，根据因子分析方法、多个特征因素及每个特征因素对应的特征值对待预测目标进行价格波动预测。
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公开(公告)号：CN110046256A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910321775.1
申请日：2019-04-22
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种案件判别结果的预测方法及装置，涉及大数据处理技术领域。所述方法包括：获取待检测案件的案件数据，所述案件数据包括公平数据、公正数据和社会效应数据；将所述案件数据分别输入强分类器模型和线性回归模型，分别得到所述输入强分类器模型输出的第一结果和所述线性回归模型输出的第二结果，所述第一结果和所述第二结果均为预测得到的所述待检测案件的判定结果；根据所述第一结果和所述第二结果进行分析，得到预测结果。通过数据模型对待检测案件的案件数据进行分析，并对多个模型输出的结果进行综合分析，得到综合多个结果的预测结果，避免了通过人工进行预测的预测结果准确性较低的问题，提高了预测案件判别结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009161A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910301718.7
申请日：2019-04-15
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种供水预测方法及装置，涉及供水分析技术领域。该方法包括：通过第一基础数据，第一基础数据用于预测目标区域内的需水量；将第一基础数据输入基于深度信念网络的供水预测模型，得到供水预测模型输出的预测数据，根据第一预设规则对预测数据进行修正，得到最终预测数据，最终预测数据为预测得到的目标区域内的需水量。通过基于深度信念网络的供水预测模型对第一基础数据进行预测得到预测数据，并通过预设规则对预测数据进行修正得到最终预测数据，避免了通过BP神经网络预测用水数据时，输出的预测的用水数据误差较大的问题，提高了预测的用水数据的准确性。
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公开(公告)号：CN109507538A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811559742.2
申请日：2018-12-19
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提供了配电网的故障定位方法和装置，包括：获取初始化的量子双链编码；将初始化的量子双链编码输入量子遗传算法，得到多个开关函数状态序列；根据每个开关函数状态序列计算对应的开关函数；在每个开关函数状态序列的和为最小值的情况下，根据每个开关函数状态序列对应的开关函数，计算当前评价函数；将当前评价函数与前一评价函数进行比较；如果当前评价函数小于前一评价函数，则继续更新当前评价函数，可以在多目标同时发生故障时，准确地进行故障点定位。
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公开(公告)号：CN109345393A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811597603.9
申请日：2018-12-25
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种股票预测方法及装置，涉及股票历史数据预测的技术领域，采用获取训练样本，所述训练样本包括股票的若干指标；根据所述训练样本和支持向量机模型确定含有待定系数的适应度函数；利用鱼群算法对预设的待定系数样本进行计算得到最优待定系数；根据所述训练样本、最优待定系数和支持向量机模型确定预测数据的方式，通过鱼群算法对支持向量机模型的待定系数进行更新，避免人为设置参数的不确定性，从而实现了即便数据量大，通过更新迭代的方式使得支持向量机模型可以实时更新，不仅适用于多变场景，并且能够实现提升预测结果准确度技术效果。
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公开(公告)号：CN110009062B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910314510.9
申请日：2019-04-18
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种分类模型训练方法及装置，通过将特征集合中部分特征以事件概率的形式表示，并根据这些事件概率进行模型训练，从而使得分类模型的预测精度得以提高。详细地，首先获取多个训练样本集，接着针对每个训练样本集，获取每个所述训练样本的每个第二特征对应的多个事件的发生概率；再接着在该训练样本集中，计算每个第二特征对应的每个事件的平均发生概率；紧接着针对每个训练样本，将每个第二特征对应的每个事件的平均发生概率作为新的第二特征；然后针对每个训练样本，对新的特征集合中的特征按照预设规则进行组合，获得多个组合特征；最后将每个组合特征采用随机森林方法进行机器学习训练，获得分类模型。
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公开(公告)号：CN110059966A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910329652.2
申请日：2019-04-23
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种影响因素的贡献力分析方法和装置，其中，通过获取与工业增加值相关的影响因素以及与工业增加值非相关的非影响因素，并根据是否能够用于因子分析将各影响因素以及各非影响因素划分为第一待分析因素和第二待分析因素；再根据因子分析方法对各第一待分析因素进行分析以及根据朴素贝叶斯分析方法对各第二待分析因素进行分析以得到各影响因素以及各非影响因素对工业增加值的第一贡献值和第二贡献值；最后对第一贡献值和第一贡献值进行加权计算，并将加权计算结果作为影响因素的贡献力分析结果。本申请能够实现对影响工业增加值的影响因素的贡献力的有效预测。
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