公开(公告)号：CN119129943A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411614199.7

申请日：2024-11-13

Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 黄森军 ,  焦建格 ,  徐希龙 ,  陈思 ,  谢子恒

IPC: G06Q10/063 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于二次分解与LSTM融合的溶解氧预测方法及装置，涉及溶解氧预测技术领域，通过对溶解氧数据集进行数据分解处理后，计算每个分解样本的模糊熵；基于模糊熵，对分解样本中的目标样本进行二次分解，不仅能够识别和保留含有更多信息量的样本，增强模型对溶解氧浓度变化模式的理解能力，还能够揭示更深层次的数据结构和关联性，能够更好地适应较为复杂的溶解氧序列变化过程。预测模型预测的样本为两次分解合并后的样本，整合了不同分解层次的特征信息，不仅考虑了局部细微变化，也囊括了整体趋势，为预测模型提供了更加全面的数据视角，有助于模型在复杂和变化多端的水质环境中做出更为准确的预测。

公开(公告)号：CN118730835A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202411056268.7

申请日：2024-08-02

Applicant: 中国计量大学 ,  中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 徐希龙 ,  焦建格 ,  黄森军 ,  孙志林 ,  张莹洁

IPC: G01N15/04

Abstract: 本发明提供了一种细颗粒泥沙沉降速度观测方法、装置、电子设备及介质，涉及泥沙动力学技术领域，包括：响应于泥水的泥沙沉降，拍摄多个泥沙沉降图像，并在拍摄的同时采集泥水的悬浊液；基于泥沙沉降图像和同泥沙浓度对应的图像灰度值，确定泥沙沉降过程中多个泥沙沉降图像分别对应的第一含沙浓度；测量泥沙沉降过程中多个悬浊液的第二含沙浓度；基于多个第一含沙浓度确定第一泥沙沉降速度，以及基于多个第二含沙浓度确定第二泥沙沉降速度；基于第一泥沙沉降速度、第二泥沙沉降速度和矫正速度确定绝对误差；基于绝对误差对第一泥沙沉降速度和第二泥沙沉降速度进行倒数分配权重处理，确定细颗粒泥沙沉降速度。提高了泥沙沉降速度测量的准确性。

公开(公告)号：CN118918986A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411055669.0

申请日：2024-08-02

Applicant: 中国计量大学 ,  中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 焦建格 ,  徐希龙 ,  黄森军 ,  高正本 ,  王晨

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G16C60/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种氨氮浓度预测模型的构建方法及系统、氨氮浓度预测方法及系统，其中构建方法包括以下步骤：获取氨氮浓度样本数据，通过REMD对所述氨氮浓度样本数据进行分解，获得若干个第一模态分量；计算各第一模态分量的模糊熵，将模糊熵最大的第一模态分量作为第二模态分量，并将其余第一模态分量作为第一训练数据；利用VMD对所述第二模态分量进行分解，将所得分解结果作为第二训练数据；基于所述第一训练数据和所述第二训练数据对LSTM长短期记忆网络进行训练，获得氨氮浓度预测模型。本发明通过混合模型的方式解决单一的机器学习模型无法满足精度要求的问题，还能够更好地适应较为复杂的NH3‑N序列变化过程。

公开(公告)号：CN118365959A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410641393.8

申请日：2024-05-22

Applicant: 中国计量大学 ,  中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 焦建格 ,  刘方林 ,  黄森军 ,  徐希龙 ,  谢子恒

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种覆冰检测方法及系统，其中方法包括基于样本数据集对覆冰检测网络进行迭代训练，获得覆冰检测模型；所述样本数据集包括覆冰样本图像以及相应的标注信息，所述标注信息包括位置信息、几何形状信息和类型信息；所述覆冰检测网络为改进YOLOv8n‑seg网络，包括：主干网络，输入为所述覆冰样本图像，输出为相应的主干特征数据；注意力模块，输入为所述主干特征数据，基于Triplet注意力机制输出相应的加权特征数据；特征融合网络，输入为所述加权特征数据，输出为融合特征数据；预测网络，输入为所述融合特征数据，输出为相应的区域预测信息和类型预测信息。本发明通过对覆冰检测网络的设计，能够有效提高覆冰类型的识别精度以及线路覆冰区域的分割精度。

公开(公告)号：CN118658549A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410648912.3

申请日：2024-05-23

Applicant: 中国计量大学 ,  中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

Inventor： 焦建格 ,  谢子恒 ,  黄森军 ,  徐希龙 ,  刘方林

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种盐度预测模型的构建方法及系统、盐度预测方法及系统，其中构建方法包括以下步骤：基于CEEMDAN算法对各历史盐度时间序列进行分解，生成相应的样本数据，所述样本数据包括残差项和若干个模态分量；基于IAOA算法对GRU网络进行参数寻优，获得相应的超参数数据，并基于所述超参数数据对所述GRU网络进行配置，获得盐度预测网络；基于所述样本数据对所述盐度预测网络进行训练，获得相应的盐度预测模型。本发明运用CEEMDAN算法，可有效降低数据中的噪声干扰，提高预测精度；同时利用IAOA计算出GRU模型的最优超参数组合，可以有效避免过拟合，提高所构建的盐度预测模型的泛化能力。