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公开(公告)号：CN109711428A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811383518.2
申请日：2018-11-20
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明涉及天然气管道腐蚀速度预测技术领域，具体涉及一种含水天然气管线内腐蚀速度预测方法及装置，通过设置在天然气管道内的传感器，每日固定时间从传感器收集监测的数据组，组成原始数据集；通过对原始数据集进行采样，并组成采样数据集；将每个采样集作为根节点的样本，从根节点开始训练，每一个采样集都训练一颗CART树，在对非叶节点分裂时，从该结点的属性集合中选择子集，在当前节点达到终止条件时，设置当前节点为叶子节点，预测输出为当前节点样本集各个样本值的平均值，然后继续训练剩余节点，直至训练出所有采样数据集；通过输入要预测的样本属性，得到被预测的腐蚀速度，本发明能极大地保证预测的精度。
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公开(公告)号：CN109636007A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811383557.2
申请日：2018-11-20
Applicant: 佛山科学技术学院
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6228 , G06K9/6247 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及用水量预测技术领域，具体涉及一种基于大数据的用水量预测方法及装置，输入采集的数据，并使用主成分分析法以及Lasso特征选取模型进行数据预处理；通过建立各地区年度用水量预测模型，根据预处理的数据得出用水量预测结果，本公开采用主成分回归模型、Lasso回归模型和支持向量机回归预测模型三种模型相结合，在使用了主成分分析之后再套用lasso算法进一步对主成分进行筛选，降低了对因子质量的要求，相比于现有的技术，本发明只需要收集较少的影响因素数据集就可以求出精确度高的用水量，大幅度提高用水量的预测精度的同时在更短的时间内预测出用水量。
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公开(公告)号：CN109635912A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811367070.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
CPC classification number: G06N3/006 , G06Q10/047 , G06Q10/06312
Abstract: 本发明公开了一种基于双向蚁群与动态规划的管道布设方法及装置，通过改进双向蚁群算法，改进后的双向蚁群算法比传统的蚁群算法的运算速度能提高80％，而且减少了出现只有局部最优解的概率，提升了结果的准确性，针对算法单一、运行速度不够快等缺点，动态规划模型在越来越多的应用在水资源规划中，具有将高维问题化为相对简单的低维问题、对目标函数和约束条件的函数形式限制较宽、处理比较方便等优点，减少了出现只有局部最优解的概率，提升了结果的准确性，双向蚁群算法是对传统蚁群算法的改进，双向出发效率能提高约60％，主干道与分支道路并行运算，准确性和运算速率预计提高80％。
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公开(公告)号：CN109404736A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811384368.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明涉及管道损坏预警技术领域，具体涉及一种智能城市管道损坏的预警系统，所述系统包括依次连接的信息监测采集单元、集中控制单元、管理终端；通过信息采集单元采集的管道所处的环境的数据对管道进行实时的监测，通过集中控制单元利用这些监测信息来进行及时的分析和预警，通过管理终端显示监测和预警信息，可以快速的预警将发生的管道破损，从而便于供水企业提前快速的安排组织抢修，以减少更大的损失和有效的避免供水管道破裂造成的安全隐患。
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公开(公告)号：CN109404736B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201811384368.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明涉及管道损坏预警技术领域，具体涉及一种智能城市管道损坏的预警系统，所述系统包括依次连接的信息监测采集单元、集中控制单元、管理终端；通过信息采集单元采集的管道所处的环境的数据对管道进行实时的监测，通过集中控制单元利用这些监测信息来进行及时的分析和预警，通过管理终端显示监测和预警信息，可以快速的预警将发生的管道破损，从而便于供水企业提前快速的安排组织抢修，以减少更大的损失和有效的避免供水管道破裂造成的安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109558900A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811368201.1
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的供水管爆裂时间预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，通过根据供水管道所处的环境作为属性，以改进的BP神经网络算法和最小二乘法模型，以求得环境对供水管道损坏的影响,本发明大大优化了BP网络神经算法的缺陷，同时具备高斯牛顿法和梯度法的优势。其优化BP神经网络模型可以使网络具有更快的收敛速度以及更短训练时间。以至于运行速度加快，更高效，快速的得出供水管道破裂的时间。合理利用资源，不浪费，也不对居民、社会造成不必要的危害，知道供水管道的破裂时间之后，可以在供水管道破裂之前将其更换，方便市政人员进行管理。
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公开(公告)号：CN109558900B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201811368201.1
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06F18/214 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的供水管爆裂时间预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，通过根据供水管道所处的环境作为属性，以改进的BP神经网络算法和最小二乘法模型，以求得环境对供水管道损坏的影响,本发明大大优化了BP网络神经算法的缺陷，同时具备高斯牛顿法和梯度法的优势。其优化BP神经网络模型可以使网络具有更快的收敛速度以及更短训练时间。以至于运行速度加快，更高效，快速的得出供水管道破裂的时间。合理利用资源，不浪费，也不对居民、社会造成不必要的危害，知道供水管道的破裂时间之后，可以在供水管道破裂之前将其更换，方便市政人员进行管理。
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公开(公告)号：CN109635912B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201811367070.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种基于双向蚁群与动态规划的管道布设方法及装置，通过改进双向蚁群算法，改进后的双向蚁群算法比传统的蚁群算法的运算速度能提高80％，而且减少了出现只有局部最优解的概率，提升了结果的准确性，针对算法单一、运行速度不够快等缺点，动态规划模型在越来越多的应用在水资源规划中，具有将高维问题化为相对简单的低维问题、对目标函数和约束条件的函数形式限制较宽、处理比较方便等优点，减少了出现只有局部最优解的概率，提升了结果的准确性，双向蚁群算法是对传统蚁群算法的改进，双向出发效率能提高约60％，主干道与分支道路并行运算，准确性和运算速率预计提高80％。
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公开(公告)号：CN109710888B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811367080.9
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本公开公开了一种基于惩罚回归的天然气管道损坏预测方法及装置，针对各环境变量对天然气管道的影响进行天然气管道使用期限的预测，使用改进的前向逐步回归模型和最小角度模型，归一化模型处理和十折交叉验证模型等多模型相结合，将前向逐步回归模型中的步长由均方根误差改为了校正确定系数值，以增加算法的准确性和可行性；在选取相关属性时本公开用到的性能评价指数为校正值，可以提高选取相关属性的准确度，提高了最后天然气管道使用期限预测模型训练过程的准确度，因此，预计本公开最后的预测结果的准确度至少可达95％。
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公开(公告)号：CN109710888A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811367080.9
申请日：2018-11-16
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本公开公开了一种基于惩罚回归的天然气管道损坏预测方法及装置，针对各环境变量对天然气管道的影响进行天然气管道使用期限的预测，使用改进的前向逐步回归模型和最小角度模型，归一化模型处理和十折交叉验证模型等多模型相结合，将前向逐步回归模型中的步长由均方根误差改为了校正确定系数值，以增加算法的准确性和可行性；在选取相关属性时本公开用到的性能评价指数为校正值，可以提高选取相关属性的准确度，提高了最后天然气管道使用期限预测模型训练过程的准确度，因此，预计本公开最后的预测结果的准确度至少可达95％。
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