公开(公告)号：CN119227909B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411722658.3

申请日：2024-11-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈晓红 ,  雷雨川 ,  王傅强

IPC: G06Q10/04 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统。其中，方法包括获取输电线路工程建设碳排放量以及输电线路工程设计方案碳排放主要影响因素数据，构建数据集；对所述数据集中的数据进行预处理；构建支持向量机预测模型；利用改进白鲸算法寻找所述支持向量机预测模型的最优参数；将所述最优参数带入所述支持向量机预测模型，并将预处理后的数据集输入所述支持向量机预测模型，获得碳排放预测数据。本发明提供的方案采用改进白鲸优化算法对支持向量机核心参数进行优化，有效提升了模型碳排放预测的准确性，通过对输电线路工程设计方案碳排放的预测，能够为电网公司规划设计低碳成本的输电线路提供决策参考。

公开(公告)号：CN119990970A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510032145.8

申请日：2025-01-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈晓红 ,  谭丽霞 ,  王傅强

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/101 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q10/0833

Abstract: 本发明涉及企业运营管理技术领域，尤其涉及一种基于智慧订单履约与跨渠道需求预测的零售企业库存协同管理系统，包括有订单管理模块、智慧订单履约模块、需求预测模块、库存协同管理模块、数据分析模块和用户管理模块；本发明相对于现有技术直接采用历史物流周期作为预计送达时间的简单方案，该方案存在无法准确反映当前物流进度和实际情况的缺点，本方案则采用了一个更为精细化的预测公式，综合考虑了物流平均周期T、当前物流进度P及其各自对应的系数β和γ，从而能够更准确地预测送达时间，为客户提供更可靠的物流信息，提升了客户体验和信任度。

公开(公告)号：CN117113241A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310538638.X

申请日：2023-05-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈晓红 ,  周婧妤 ,  王傅强 ,  龚思远 ,  胡东滨

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/10 ,  G06F18/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及漏损监测方法，具体地涉及一种基于边缘学习的智能漏损监测方法，包括如下步骤：A.对水管采集点的历史运行数据进行划分，将正常运行情况下的历史运行数据划分为正常运行情况数据集，将故障异常情况下的历史运行数据划分为故障异常数据集；B.利用机器学习模型构建正常运行情况预测模型，将正常运行情况预测模型下发到各边缘节点进行模型训练和预测，并构建对比区间；C.将采集数据与对比区间比对，并利用聚类算法和机器学习算法得到边缘节点的异常诊断结果，从而对水管的实际运行情况进行诊断。本发明的基于边缘学习的智能漏损监测方法能够在事前对水管进行瞬态水压或水流量的自动监测，降低了水管爆管和漏损的发生概率。

公开(公告)号：CN116738163A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310523834.X

申请日：2023-05-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 周婧妤 ,  胡东滨 ,  王傅强

IPC: G06F18/20 ,  G06F16/215 ,  G06F16/26 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及数据处理系统，提供了一种基于规则引擎的能源消耗监控管理系统包括：数据采集模块，用于连接数据源以采集能源消耗数据；数据处理模块，用于预处理采集到的原始数据，以提取有效的能源消耗数据；数据存储模块，用于存储和管理所述数据处理模块提取的能源消耗数据；规则定义模块，用于根据能源管理需求配置业务规则；规则引擎模块，用于根据业务规则实时判断和处理能源消耗数据，生成规则执行结果；业务动作模块，根据规则执行结果执行业务动作。本发明基于规则引擎的能源消耗监控管理系统能够根据实时的能源消耗数据，进行自动化决策和智能化控制，提高能源管理的效率和精确性。本发明还提供一种基于规则引擎的能源消耗监控管理方法。

公开(公告)号：CN119227909A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411722658.3

申请日：2024-11-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 陈晓红 ,  雷雨川 ,  王傅强

IPC: G06Q10/04 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种基于改进白鲸算法的输电线路工程碳排放预测方法及系统。其中，方法包括获取输电线路工程建设碳排放量以及输电线路工程设计方案碳排放主要影响因素数据，构建数据集；对所述数据集中的数据进行预处理；构建支持向量机预测模型；利用改进白鲸算法寻找所述支持向量机预测模型的最优参数；将所述最优参数带入所述支持向量机预测模型，并将预处理后的数据集输入所述支持向量机预测模型，获得碳排放预测数据。本发明提供的方案采用改进白鲸优化算法对支持向量机核心参数进行优化，有效提升了模型碳排放预测的准确性，通过对输电线路工程设计方案碳排放的预测，能够为电网公司规划设计低碳成本的输电线路提供决策参考。