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公开(公告)号:CN115271140A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210922452.X
申请日:2022-08-02
Applicant: 上海交通大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 一种基于动态规划的集装箱船舶配载箱位预留方法,根据集装箱码头约束建立港口箱位预留模型,使用基于动态规划的整列寻优算法,得到动态规划状态表和标记表后,使用方案搜索算法得若干不重复的箱位预留方案,最后根据方案评价函数计算出最优箱位预留方案。本发明能有效减少配载需耗费的时间,也可以在评估方案前快速给出可行的方案。后经过评估给出符合业务的最佳箱位预留方案,减少由人工因素带来的影响。
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公开(公告)号:CN113807606A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202111176711.0
申请日:2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法,通过传感器采集的间歇过程历史数据集建立最终产品质量模型,经数据预处理得到候选输入变量;分时段计算候选输入变量与最终产品质量之间的Copula熵并进行排序,选取Copula熵最大的前M个候选输入变量作为关键变量;根据最终产品质量模型设计堆叠集成随机森林算法,训练该堆叠集成随机森林算法后,利用训练得到的堆叠集成随机森林算法对间歇过程的最终产品质量进行在线预测。本发明显著提升了质量预测的可解释性,可以帮助现场工程师准确地把握生产运行状态和产品质量信息,进而为间歇过程的控制决策提供有用参考。
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公开(公告)号:CN113807606B
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202111176711.0
申请日:2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种可解释集成学习的间歇过程质量在线预测方法,通过传感器采集的间歇过程历史数据集建立最终产品质量模型,经数据预处理得到候选输入变量;分时段计算候选输入变量与最终产品质量之间的Copula熵并进行排序,选取Copula熵最大的前M个候选输入变量作为关键变量;根据最终产品质量模型设计堆叠集成随机森林算法,训练该堆叠集成随机森林算法后,利用训练得到的堆叠集成随机森林算法对间歇过程的最终产品质量进行在线预测。本发明显著提升了质量预测的可解释性,可以帮助现场工程师准确地把握生产运行状态和产品质量信息,进而为间歇过程的控制决策提供有用参考。
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公开(公告)号:CN113821982A
公开(公告)日:2021-12-21
申请号:CN202111176741.1
申请日:2021-10-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 一种工业软测量中考虑因果效应的辅助变量选择方法,基于软测量建模对象的历史数据集,经过预处理得到离散化的候选变量集和主导变量数据样本;通过每一个候选变量与主导变量的互信息确定每一个候选变量与主导变量的因果效应;采用基于因果效应的变量筛选算法,保留所有因果效应不为零的候选变量作为辅助变量集。本发明通过考虑候选辅助变量与主导变量之间的因果效应,不依赖于任何模型,不需要设置停止阈值,自动地选择因果效应不为零的候选变量组合作为辅助变量集,为工业软测量建模提供有用参考。
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