公开(公告)号：CN116167479A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211223505.5

申请日：2022-10-08

Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 ,  武汉大学

Inventor： 王亚飞 ,  孙红林 ,  曾长贤 ,  李立 ,  郑烨炜 ,  李时亮 ,  赵福堂 ,  朱洪

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/26

Abstract: 本公开实施例公开了一种水土保持能力评估方法及装置、计算机设备、存储介质，方法包括：确定预设雨强下设防的边坡的第一水土流失因子；确定所述预设雨强下未设防的所述边坡的第二水土流失因子；基于所述第一水土流失因子与所述第二水土流失因子，得到在目标雨强下表征所述设防的边坡的水土保持能力的目标系数；基于所述目标系数，确定所述设防的边坡是否满足预设水土保持要求。通过该方案，可以提高确定水土保持能力的准确性以及便捷性。

公开(公告)号：CN115791500A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211221807.9

申请日：2022-10-08

Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 ,  武汉大学

Inventor： 王亚飞 ,  孙红林 ,  曾长贤 ,  李立 ,  郑烨炜 ,  李时亮 ,  赵福堂 ,  朱洪

IPC: G01N5/04

Abstract: 本公开实施例公开了一种水土保持能力检测装置及方法、计算机设备、存储介质，所述装置包括：所述降雨组件，用于以预设雨强对所述第一箱体以及所述第二箱体进行降雨；所述第一箱体，用于容置水土以及水土保持材料；所述第二箱体，用于容置水土；所述第一采集组件，用于通过所述第一箱体的所述第一汇水口采集第一水土；所述第二采集组件，用于通过所述第二箱体的所述第二汇水口采集第二水土；所述烘箱，用于分别对所述第一水土和所述第二水土进行烘烤；其中，烘烤后的第一水土以及烘烤后的第二水土用于确定所述水土保持材料的水土保持能力。通过该方案，可以提高确定水土保持材料的水土保持能力的便捷性和准确性。

公开(公告)号：CN111091226A

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201911093827.0

申请日：2019-11-11

Applicant: 武汉大学

Inventor： 黄传河 ,  卢桃 ,  陈瀚榕 ,  谢雯馨 ,  王珊珊 ,  王亚飞 ,  陈秋秋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于实际航运业务和数据挖掘的运力预测方法，首先从实际航运行业数据中提取出船舶实验数据，并基于时间一致性检测以及预设船舶航行规律过滤和清除船舶实验数据中包含的异常数据，接着将邻近航次合并为一条有效船舶历史航次；接下来对基础数据和处理后的航线数据进行特征选择，获得有效实验数据集；然后根据航线和船型，计算有效实验数据集中不同船型和航线的航次周转期，根据船舶标识，计算有效实验数据集中不同船舶的船舶周转期；最后根据有效实验数据集、不同船型和航线的航次周转期以及不同船舶的船舶周转期，对可用运力进行预测。本发明可以得到高质量的实验数据，并实时预测航次时长，进而预测市场可用运力。

公开(公告)号：CN111091226B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN201911093827.0

申请日：2019-11-11

Applicant: 武汉大学

Inventor： 黄传河 ,  卢桃 ,  陈瀚榕 ,  谢雯馨 ,  王珊珊 ,  王亚飞 ,  陈秋秋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于实际航运业务和数据挖掘的运力预测方法，首先从实际航运行业数据中提取出船舶实验数据，并基于时间一致性检测以及预设船舶航行规律过滤和清除船舶实验数据中包含的异常数据，接着将邻近航次合并为一条有效船舶历史航次；接下来对基础数据和处理后的航线数据进行特征选择，获得有效实验数据集；然后根据航线和船型，计算有效实验数据集中不同船型和航线的航次周转期，根据船舶标识，计算有效实验数据集中不同船舶的船舶周转期；最后根据有效实验数据集、不同船型和航线的航次周转期以及不同船舶的船舶周转期，对可用运力进行预测。本发明可以得到高质量的实验数据，并实时预测航次时长，进而预测市场可用运力。

公开(公告)号：CN113093695A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110309615.2

申请日：2021-03-23

Applicant: 武汉大学

Inventor： 黄传河 ,  王亚飞

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的SDN控制器故障诊断系统。本发明包括数据采集模块，滑动窗口采样器，故障诊断模块，离线训练模块和基于LSTM的故障分类器。通过采集SDN控制器产生的行为数据，历史的行为数据用于离线训练和评估故障分类器，实时的行为数据用滑动窗口采样器进行时序采样后，输入由离线训练模块生成的故障分类器中，由LSTM神经网络提取输入数据中的时序特征，得出在线故障诊断结果。整个故障诊断流程由控制器本身产生的行为数据驱动，不需要人工制定诊断规则，大大减少了人力诊断成本。本发明可以应用于数据中心网络中进行SDN控制器的自动化故障管理，提高诊断效率。