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一种水产病害流行趋势预测及展示方法和系统
本发明提供了一种水产病害流行趋势预测及展示方法和系统，所述方法包括：获取待预测区域数据，其中，所述待预测区域数据包括待预测区域内多个位置点的环境参数集合、位置信息以及水产品种类信息；根据各位置点的信息，通过预先构建的水产病害发生概率知识库，获取各位置点对应的目标病害发生概率；根据各位置点的目标病害发生概率和位置信息，绘制与待预测区域对应的目标病害发生概率等值线图，并基于目标病害发生概率等值线图对目
中国农业大学
2021-04-14
一种多向地震动综合持时的预测方法
本发明公开了一种多向地震动综合持时的预测方法，包括：步骤 1，根据 Arias 强度定义获得地震 动各预设方向加速度的 Arias 强度；步骤 2，根据已有的地震动加速度的单向持时定义，分别计算地震 动各预设方向加速度的单向持时，所述的单向持时为括号持时、一致持时或能量持时；步骤 3，以 Arias 强度为权重函数，对地震动各预设方向加速度的单向持时进行加权平均，得地震动综合持时。本发明综 合考虑了各方向上强震持时对结构的影响，能较准确地评价地
武汉大学
2021-04-14
基于代理的城市交通流分析、预测与控制系统
南京邮电大学
2021-04-14
新型混合工质及复合材料热物性预测及调控技术
热物性是新工质及新材料的重要基本性质，也是新型混合工质及复合材料应用的前提和基础。项目组多年来针对新型混合工质及复合材料热物性开展了理论、实验及多尺度模拟技术系统研究，形成了成套化技术。
1、新型复合材料（新型碳材料、环氧树脂、PP、PE等复合材料）微结构设计、综合物性的多尺度模拟预测、材料制备、实验及测试；
2、新型混合工质（气、液）输运性质（PVT、热导率、粘度、比热等）的计算、多尺度模拟预测及测试；
3、新型熔融盐的设计、热物性计算、预测及制备、测试。
4、通过组分、微结构等设计对新工质、新材料进行热物性调控。
可为企业、研究机构新材料及新工质研发及应用提供服务和合作。
华北电力大学
2022-07-20
输电线路电磁环境预测、环境评价及抑制措施研究
随着社会的发展和人们对生态环境的愈加重视，控制噪声与电磁环境，已成为电网可持续发展和保障民生的重大问题。交流输电线路的电磁环境主要包括工频电场、工频磁场、无线电干扰和可听噪声，直流输电线路的电磁环境主要包括直流合成场、离子流、直流磁场、无线电干扰和可听噪声。项目开展复杂环境条件下，如湿度、降雨、沙尘、高海拔等多因素协同影响下，交、直流输电线路电晕放电特性及放电机理研究，提出电晕效应计算模型。
华北电力大学
2022-07-04
一种图像预测压缩编码的传输误码纠错方法
一种图像预测压缩编码的传输误码纠错方法，属于图像处理与数据传输领域，解决由于信道误码造成信宿段解码后错误扩散的问题，以减轻信源端数据处理负担和信道传输压力。本发明包括图像分块、校验编码、信道解码、试错法解码、选择最优纠错图像块、图像块特征判断以及图像恢复步骤；本发明有效地解决了由于信道误码造成信宿端解码后错误扩散的问题，能较好的减轻信源端数据处理负担和信道传输压力，适用于大数据率静态图像实时预测压缩编码和星地传输。
华中科技大学
2021-04-14
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法
基于多重路径集的最优交通流预测方法与拥挤收费方法，算法具体步骤如下：步骤0.组织交通调查，确定每个OD对之间不同类别出行者的需求量及其合理路径集合。步骤1.在零流网络上，进行流量加载，得到辅助路径流量令初始路径流量置k＝0。步骤2.计算各路径的广义路径行驶时间向量步骤3.进行流量加载，得到辅助路径流量向量步骤4.如果满足收敛指标要求，则停止迭代，将当前迭代点fk作为系统最优路径流量；否则转步骤5。步骤5.沿方向利用某种线搜索方法，计算迭代步长λk。步骤6.更新路径流量，令k＝k+1，转步骤2。本发明严格证明了该方法的有效性和实用性：即使对不同类型的出行者施加同样的收费，仍然能够达到系统最优状态。
东南大学
2021-04-11
一种基于对热点事件进行关联挖掘的电量预测方法
本技术成果提供了一种实用价值大、反映营销深层规律的、准确预测电量的基于对热点事件进行关联 挖掘的电量预测方法，包括以下步骤：1.分析数据，建立模型；2.挖掘热点事件；3.运用关联规则挖掘事 件之间的联系进行电量预测
中山大学
2021-04-10
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。
东南大学
2021-04-11