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公开(公告)号：CN118822063A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410836833.5
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于动态资源分配多任务差分进化算法的车辆路径优化方法，解决多家公司需要同时处理车辆路径问题，本发明以车辆使用数和车辆总行驶距离最小为优化目标，合理进行资源分配，定量计算每个任务的复杂度，包括客户配送量的饱和度，客户地理位置的分散度和客户时间窗的分散度，在进化前期，根据任务的复杂度进行资源分配，在进化中后期，着重考虑任务进化状态进行资源分配，然后根据任务间的相似性矩阵对每个任务的种群进行实时增减，该方法提高了各个任务的收敛速度，快速获得最优订单调度方案，从而提高各公司的物流运输效率。
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公开(公告)号：CN118821008A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410812537.1
申请日：2024-06-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的研究生教育数据异常检测方法。针对研究生教育培养过程中统计数据复杂多变、难以建立精确检测模型的难题，本发明通过深度学习技术，构建了一个高效的异常数据检测模型。该模型基于深度残差卷积神经网络，能够通过有效提取数据中的深层特征来准确识别异常数据。为了进一步提高模型的检测精度，本发明还引入了迁徙学习算法，通过对模型参数的优化校正，使得模型更加适应不同场景下的数据变化。这一技术的应用，不仅能够保证研究生教育培养过程数据的准确性，还能够提高异常数据的检测精度，为研究生教育培养提供了有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN115562041B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202211372835.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多任务动态转换策略的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中不同维度任务的并行优化控制，本发明构建基于高斯核函数的污水处理过程多任务优化模型，描述脱氮任务和除磷任务的控制变量与出水总氮、出水总磷、能耗的关系，设计基于动态转换策略的污水处理过程多任务粒子群优化设定方法，求解污水处理过程硝态氮SNO和溶解氧SO浓度的优化设定值并设计控制器完成优化设定值的跟踪控制，从而实现不同维数任务间的知识迁移，完成污水处理过程多任务优化控制。
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公开(公告)号：CN117875823A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311823269.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0835 , G06N3/006 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供了一种基于动态约束评价策略多目标蚁群算法的车辆路径优化方法，针对多约束多目标车辆路径优化问题。本发明将车辆使用数目和总行驶距离作为优化目标，采用动态约束评价策略，将种群分为两个子种群，利用具有进化优势子种群引导蚁群进行搜索，提高解集的收敛性，针对具有强约束违反度的子种群，设计基于高斯变异的进化策略进行搜索，提高最优解的多样性，获得最佳的车辆路径优化方案，降低了企业运输成本，增加了物流配送效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113156074B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110196095.9
申请日：2021-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊迁徙的出水总氮检测方法，属于污水处理领域，针对污水处理过程数据量不足的情况下，难以获得精确检测模型的问题。本发明采用主成分分析算法提取特征变量并建立基于模糊神经网络的检测模型，通过参考模型获取知识，并设计粒子滤波算法对知识进行校正，利用污水处理过程的知识和数据完成检测模型的参数调整，实现出水总氮的精准检测，解决了传统模糊神经网络在数据不足的情况下泛化能力较差的问题，具有较好的学习效率和预测精度。
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公开(公告)号：CN115562041A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211372835.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多任务动态转换策略的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中不同维度任务的并行优化控制，本发明构建基于高斯核函数的污水处理过程多任务优化模型，描述脱氮任务和除磷任务的控制变量与出水总氮、出水总磷、能耗的关系，设计基于动态转换策略的污水处理过程多任务粒子群优化设定方法，求解污水处理过程硝态氮SNO和溶解氧SO浓度的优化设定值并设计控制器完成优化设定值的跟踪控制，从而实现不同维数任务间的知识迁移，完成污水处理过程多任务优化控制。
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公开(公告)号：CN114155014A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110770634.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 针对无法根据市场波动情况选择合适的价格调整策略的问题，本发明提出了一种基于双深度模糊网络的废旧手机价格自适应调整方法。首先，建立了基于双深度模糊网络的价格调整模型，通过与回收市场状态的交互学习，实现市场状态信息与调价动作之间的映射关系描述；其次，利用动作选择策略计算得到最优的调价动作，在废旧手机初步估算价值的基础上进行小幅度调整，完成了对手机回收价格的判定；最后，基于市场反馈，采用梯度下降算法进行模型参数更新，以提升模型性能。实验结果表明：本发明所设计的基于双深度模糊网络的价格自适应调整方法，可以及时响应市场的反馈，选择最优的调价策略，进一步提高废旧手机定价结果的可靠性，有利于促进废旧手机回收行业的稳定发展。
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公开(公告)号：CN111399455A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010219077.3
申请日：2020-03-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于运行过程信息的城市污水处理实时优化控制方法属于污水处理领域。城市污水的再生回用是缓解水资源短缺对社会经济发展影响的有效方法，其优化控制目标是减少能源消耗和排污费用。本发明以最小化能源消耗和排污费用作为优化目标，使用污水处理实时运行数据，获得运行过程信息，设计基于运行过程信息的多目标差分进化算法，获得溶解氧浓度和硝态氮浓度的动态优化设定值，以曝气量和内循环回流量为控制量，氧传递系数和内回流量为操作量，对优化设定值进行跟踪，有效减少了能源消耗和排污费用，提高了城市污水处理的社会效益与经济效益。
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公开(公告)号：CN106096730B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610405933.8
申请日：2016-06-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 一种基于递归RBF神经网络的MBR膜透水率智能检测方法，属于污水处理水质参数在线检测领域。在MBR膜污水处理过程中，污染问题影响膜的出水水质和膜的寿命，阻碍了膜的大规模应用；MBR膜污水处理过程随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，污染不能直接测量和在线检测。本发明基于特征提取的方法获取6类与透水率相关性强的过程变量；同时以膜透水率为模型的输出，6类过程变量为模型的输入，基于递归RBF神经网络建立膜透水率的软测量模型，完成了膜污染程度的实时检测，取得了较好的精度，结果表明能够快速、准确地预测透水率的大小，保证了MBR膜污水处理过程的稳定安全运行，提高了膜污水处理的质量和效率。
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