公开(公告)号：CN116739168A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310699340.7

申请日：2023-06-13

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  仓昊 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  杨岳 ,  陈一涵

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于灰色理论与编解码器的径流量预测方法，包括如下步骤：从水文中心获取研究地区某一年的实测径流量数据和天气数据，并对数据进行预处理；用变分模态分解算法将预处理好的综合径流量序列数据分解成k个不同的模态分量；对模态分量进行灰色关联分析，得出各模态分量序列与径流量数据的关联度并排序，去除弱相关和不相关的模态分量，将其余分量重构得到去噪序列输入模型训练；采用Informer编码器提取全局特征；采用双向LSIM模块作为解码器提取数据间的局部特征，最后采用全局平均池化技术，得到最终的径流量预测结果。

公开(公告)号：CN116956120A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310768371.3

申请日：2023-06-27

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  杨岳 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  仓昊 ,  陈一涵

IPC: G06F18/24 ,  G01N33/18 ,  G01W1/02 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0985 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，提出一种基于改进的TFT模型对水质非平稳时间序列的预测方法，该方法包括：建立水质监测数据库，获取预设时间段内多个监测站点有关的监测数据，通过对收集的监测数据进行预处理，存入数据库。添加额外来源的变量数据，建立多变量水质预测数据集。构建改进的时间融合Transformer(Temporal Fusion Transformer)模型，通过对水质数据集进行训练，利用验证集通过最小化分位数损失对超参数进行调优。利用测试集来评估该模型的预测能力。通过训练好的模型对未来水质数据进行预测，从而可以发现水质恶化或污染的预兆，方便决策者提前采取措施。

公开(公告)号：CN117874551A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410004511.4

申请日：2024-01-02

Applicant: 河海大学

Inventor： 张雪洁 ,  陈一涵 ,  王龙宝 ,  徐淑芳 ,  朱云 ,  仓昊 ,  杨岳

IPC: G06F18/23 ,  G06F40/289 ,  G06N3/088 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的科研团队运行状况研判方法，对团队中科研成员的科研信息进行统计、去重获得团队科研信息；采用BERT‑LDA主题模型从论文摘要中抽取关键词，作为团队研究方向；然后根据科研成果数据加权求得科研实力，并根据多种特征参数预测团队科研潜力指数；最后在相近的研究领域内，对科研团队进行聚类，根据其结果进行状况研判。本发明解决了团队运行状况研判方法缺失的问题，针对科研团队的特点，采用基于统计和深度学习的用户画像技术得到对应标签信息，有效识别科研团队管理效率和水平。

公开(公告)号：CN119026007B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411089168.4

申请日：2024-08-09

Applicant: 河海大学 ,  中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司

Inventor： 王龙宝 ,  杨子江 ,  张礼兵 ,  陈清华 ,  陈廷才 ,  杨岳 ,  张津豪 ,  张伟建 ,  张帅 ,  冯燕明 ,  应海华

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，针对大体积混凝土结构如大坝等的温度控制和防裂。鉴于现代混凝土中外加剂多样性对水化过程产生的影响，为预测绝热温升提供了一种准确手段，采用支持向量回归、人工神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过主成分分析选取15个主要变量作为输入参数，预测含复杂混合料成分混凝土的绝热温升；用分割技术和双向深度循环神经网络改进RNN性能，提高模型预测的准确性；通过K折交叉验证优化，证明RNN和双向深度循环神经网络模型在复杂混凝土结构中的有效性和可靠性；为预测绝热温升提供了先进的方案，准确拟合绝热温升曲线，有助于确保大体积混凝土结构的安全性和耐久性。

公开(公告)号：CN119026007A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411089168.4

申请日：2024-08-09

Applicant: 河海大学 ,  中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司

Inventor： 王龙宝 ,  杨子江 ,  张礼兵 ,  陈清华 ,  陈廷才 ,  杨岳 ,  张津豪 ,  张伟建 ,  张帅 ,  冯燕明 ,  应海华

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，针对大体积混凝土结构如大坝等的温度控制和防裂。鉴于现代混凝土中外加剂多样性对水化过程产生的影响，为预测绝热温升提供了一种准确手段，采用支持向量回归、人工神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过主成分分析选取15个主要变量作为输入参数，预测含复杂混合料成分混凝土的绝热温升；用分割技术和双向深度循环神经网络改进RNN性能，提高模型预测的准确性；通过K折交叉验证优化，证明RNN和双向深度循环神经网络模型在复杂混凝土结构中的有效性和可靠性；为预测绝热温升提供了先进的方案，准确拟合绝热温升曲线，有助于确保大体积混凝土结构的安全性和耐久性。