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一种风电场短期风速组合预测方法
本发明涉及一种短期风速组合预测方法,包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型,并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果,得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用,能快速有效的进行风速预测,从而有效进行风功率预测,对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义,具有广泛的推广应用价值。
武汉大学 2021-04-13
二重预测视频编解码方法和装置
本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置,解码方法中,解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储,其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程,其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差;编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储,其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程,其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值;此编码方法产生相应码流;本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余,得到编码性能的提高。
浙江大学 2021-04-13
新型阿尔兹海默症预测方法研究
上海大学通信学院蒋皆恢研究团队联合复旦大学附属华山医院、瑞士伯尔尼大学合作团队于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在线发表论文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。该期刊是核医学领域最具影响力的顶级学术期刊,在JCR及中科院SCI期刊分区为一区Top,2019年其影响因子达7.182。上海大学为第一单位,上海大学通信学院博士生王敏为第一作者,上海大学蒋皆恢副教授和华山医院左传涛教授为共同通信作者。该研究依托上海先进通信与数据科学研究院、上海大学通信学院特种光纤与光接入网重点实验室、特种光纤和先进通信国际联合实验室进行。 阿尔兹海默症(AD)是引起痴呆最常见的老年退行性疾病,其医疗年花费占国内生产总值的1.47%。由于AD疾病进程不可逆转,一旦确诊绝大多数已至中晚期痴呆。药物赖以起效的靶细胞都已经凋亡,更无从谈药效。因此早期诊断和干预已成为临床共识。轻微认知障碍(MCI)为AD痴呆前期,基于MCI临床基线数据对AD转化进行预测,具有重要的临床价值。18F-葡萄糖代谢(FDG)正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技术,可在体揭示认知下降过程中的大脑代谢水平变化,但是先前的研究多是基于数值分布的量化分析,而忽视了各神经元之间的代谢相关性,这些代谢相关性可能揭示一些常规指标难以发现的微弱病理生理学变化。因此,蒋皆恢研究团队提出了一种新的基于KL散度估计的、个体代谢连接组学方法,并用于对MCI向AD转化预测。基于公共数据库ADNI数据的研究结果表明,该方法在MCI人群分析中具有较高的有效性、稳定性和特异性。使用该方法构建的脑代谢连接组学预测指标,在510例MCI患者中达到了比传统方法更高的预测效果。本研究为揭示脑内代谢连接异常提供了新思路。论文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x
上海大学 2021-04-11
基于微结构参数的黏土固结系数预测方法
本发明提供基于微结构参数的黏土固结系数预测方法,该方法包括有以下步骤:进行不同压力作用下土的固结实验,根据常规土工实验测取孔隙比;算出不同固结实验的固结系数;采用扫描电镜方法获得相应样品断面处的微观结构照片;对土的微结构照片进行颗粒体区域和孔隙体区域分割,并抽取颗粒体单元总数、单元方向、总面积、总周长、面积比信息;对颗粒体进行分析并建立累计贡献率95%以上的主成分表达式;建立主成分与该种土固结系数之间的关系。有益效果是采用该方法,将黏土的固结系数与其微结构参数联系起来,可根据黏土的孔隙比和微观参数主
天津城建大学 2021-01-12
有机物危险特性预测与查询软件系统
有机物危险特性预测与查询软件系统具备数据查询功能、数据预测功能和数据更新功能。一方面提供准确的常见危险化学品的危险特性数据(包括闪点、自燃点、爆炸下限、爆炸上限、燃烧热、半数致死浓度LC50、半数致死量LD50、撞击感度、静电感度、自加速分解温度、辛烷值、十六烷值等,下同),另一方面提供快速简便的预测方法计算未知化合物的危险特性,从而为衡量危险化学品在设计、生产、使用、储存、运输和废弃等生命全周期过程中的危险程度提供必要的基础数据,为危险化学品风险评估及防火防爆工作提供技术支持,降低危险化学品事故发
南京工业大学 2021-01-12
有机物危险特性预测与查询软件系统
有机物危险特性预测与查询软件系统具备数据查询功能、数据预测功能和数据更新功能。一方面提供准确的常见危险化学品的危险特性数据(包括闪点、自燃点、爆炸下限、爆炸上限、燃烧热、半数致死浓度LC50、半数致死量LD50、撞击感度、静电感度、自加速分解温度、辛烷值、十六烷值等,下同),另一方面提供快速简便的预测方法计算未知化合物的危险特性,从而为衡量危险化学品在设计、生产、使用、储存、运输和废弃等生命全周期过程中的危险程度提供必要的基础数据,为危险化学品风险评估及防火防爆工作提供技术支持,降低危险化学品事故发
南京工业大学 2021-01-12
高精度齿轮成形磨削及动态性能预测技术
作为机器基础件的齿轮近几年来在向高速、低噪声、高可靠性发展。为适应发展的要求,几乎所有的高速齿轮都采用高精度,硬齿面,齿廓和齿向修形。成形磨齿机在齿廓修形和齿向修形具有无法比拟的优势,能够满足高阶复杂修形要求,使得这种现代先进方法成为磨齿机发展的主要方向。本项目在渐开线齿轮成形磨齿工艺软件开发过程中考虑了轴齿轮,盲端齿轮等特殊齿轮情况,对于高阶复杂修形齿面计算、砂轮截形优化、三维磨削过程可视化、基于KBE技术的齿轮工艺参数智能化管理等技术难题,进行了重点开发。并在齿轮动态性能预测及噪声控制软件部分实现技术突破,软件可实现齿轮噪音对比预测,并能优化齿轮参数,以降低齿轮运行时振动噪声目的。此功能的开发大大缩短了齿轮加工工艺调整周期,形成了一体化智能成形磨齿系统。L300G多功能数控成形磨齿机整体采用卧式布局,以适应盘形齿轮和轴类齿轮加工。机床的特点是机床结构简单,操纵可靠轻易;运动控制系统、修整系统都有NC数控轴控制;人机操作方便、可视化强,结合KBE技术对齿轮工艺数据智能化管理,即可完成齿轮齿向任意修正;磨削时冷却液都采用高压供给并有真空过滤以及油雾分离装置;具有较高的加工精度,本机床能达到GB10095-88 3级,表面粗糙度达Ra0.4μm,齿轮周节累计误差达到2级。成形磨齿机适合于单件小批量生产,又适合大批量生产,加工效率较高,在加工相同精度和规格的齿轮性价比明显高。另外,本机床在渐开线齿轮成形磨齿工艺软件基础上,相继进行了摆线齿轮、轴外圆、花键、蜗轮磨削工艺软件的开发,真正实现了“一机多用”的多功能磨齿机开发,这也是绿色制造技术的集中体现。
上海理工大学 2021-04-13
一种水电站负荷区间预测方法
本发明公开了一种水电站负荷区间预测方法,充分利用历史负荷数据,通过计算待预测日已知时刻负荷序列与各历史日实际负荷序列的线形差异度获得待预测日的相似日集合,根据待预测日的相似日进行待预测日点预测,再通过对大量历史负荷预测误差样本进行分析,得出未来负荷可能取值的概率性区间结果。根据区间预测结果,水电站决策人员在进行生产计划、实时调度等工作时能够更好地认识到未来负荷可能存在的不确定性和面临的风险因素,从而及时作出更为合理的决策,并为水电站实时负荷分配提供依据。
华中科技大学 2021-04-14
区域隐伏矿体三维定量预测评价
区域隐伏矿体三维定量预测评价,可以用一句话概述地表达为:以多年积累的二维地质调查成果与经验为基础,依托三维可视化技术拓展为三维实体地质模型,以成矿控制因素有利组合部位的定量圈定与筛选实现深部矿产资源的定位与评价。因此,系统地收集研究区的地质、矿产基础资料,在平面地质图和剖面(钻孔)图等基础地质资料的基础上利用地质三维建模技术构建三维地质模型;在此基础上,针对成矿有利部位开展矿产地质调查、深部钻探和大比例尺物、化探等工作;利用三维矿产预测模型,有机的组合各种成矿预测相关信息,提取有利成矿条件,寻找有
中国地质大学(北京) 2021-04-14
系统级预测性维护及质量提升技术
1.痛点问题 预测性维护(PdM)以资产密集型企业为服务对象,用于确定在役设备状况,预测何时应做维护。只在确有必要时才做维护,比日常或定期进行的预防性维护能节省成本。调查数据显示,引入预测性维护的企业,能够大大节约企业生产成本、带来效益增加、有效提高企业竞争力。预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。而现有运维技术的低可靠性与高复杂度,以及在此过程中形成的数据孤岛都极大地限制了企业的效率,企业对预测性维护的需求日益强烈。 目前,预测性维护的主要提供商仍仅局限于某几个领域,行业内和行业间的竞争远未充分,市场发展潜力巨大。 2.解决方案 本项目的技术核心是用于系统优化的数学模型和预测算法。项目团队深耕机器学习、大数据算法以及运维调度、鲁棒优化算法,取得了机理与算法之间逻辑耦合的关键技术突破,建立了自主知识产权的系统级智能监测体系及整体性的运维解决方案,为企业提供生产及质量的全面动态优化,其覆盖面广、可靠性高、操作简单、经济效益显著。 合作需求 1)市场资源:轨道交通业、无人驾驶行业、先进制造业等,有实现高质量发展愿望的、旨在增效减负的资产密集型企业市场资源对接; 2)资金:天使轮拟融资500万元,用于完成开发平台的搭建,推出两款拥有自主知识产权的预测性维护产品。 3)其他资源:办公场地、实验场所及设备、人才支持等。
清华大学 2022-07-15
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