公开(公告)号：CN119917796A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411900117.5

申请日：2024-12-23

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  王泷 ,  余泽汇 ,  李晓明 ,  张博婷 ,  谢慧强

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于DEM构图的时空图神经网络水质预测方法，包括：获取目标区域的DEM数据并进行处理，提取目标区域内的河道拓扑结构，进而构建反映水质监测站点空间关系的图结构；获取水质数据并进行预处理，消除缺失值和异常值的影响；基于STGCN模型构建水质预测模型，STGCN模型包括多个时空卷积块，每个时空卷积块包括依次设置的时间门控卷积层、空间图卷积层和时间门控卷积层；基于构建好的水质预测模型对待检测的水质进行检测。本发明通过捕捉水质监测站点间的空间依赖关系，提升了水质预测的准确性。通过利用DEM数据提取河网拓扑结构，构建能真实反映监测站点间水文联系的图结构，再结合STGCN模型对时空特征的有效捕捉，有效提升了水质预测的准确性。

公开(公告)号：CN115578137A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211346500.1

申请日：2022-10-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  曾芷媚 ,  余泽汇 ,  黄均杰 ,  吕兴 ,  张学竞 ,  林锐斌

IPC: G06Q30/0202 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统，该方法包括：采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理；选取T天为窗口滑动划分数据集，将得到的数据集作为多特征数据样本；使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征；使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征；使用snowNLP提取新闻情感特征；搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素，基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度。

公开(公告)号：CN117787487A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311812269.5

申请日：2023-12-27

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  范晓莹 ,  张博婷 ,  周京 ,  洪霓 ,  黄均杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/15 ,  G06F18/241 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于多变量筛选策略的碳价预测方法、系统及存储介质，方法为：在一段时间内采集碳排放权交易中心的碳价时间序列数据并获取碳价潜在影响因素的时间序列数据；进行数据清洗；利用皮尔逊相关性分析法做初次筛选；使用基于随机森林的交叉验证递归特征消除算法对初次筛选后的潜在影响因素进行筛选得到最优因素组合；输入采用布谷鸟算法进行参数优化得到的最优CS‑LSTM模型中进行碳价预测，得到预测结果。本申请引入随机森林捕捉碳价潜在影响因素之间的联系，减少异常值和噪声的影响；同时结合交叉验证递归特征消除法保留重要变量，选出最优因素组合降低人为选择的影响；最后基于布谷鸟算法的LSTM模型来对碳价进行预测，提高效率和准确性。

公开(公告)号：CN116596573A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310605850.3

申请日：2023-05-25

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  黄均杰 ,  李晓明 ,  林锐斌 ,  曾芷媚 ,  余泽汇 ,  张博婷

IPC: G06Q30/0201 ,  G06F16/33 ,  G06F16/953 ,  G06F16/332

Abstract: 本发明公开了一种基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法及装置，包括：采集碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据；对采集的到的碳交易收盘价格数据和碳交易新闻文本数据进行数据清洗；对清洗后的新闻文本数据进行特征提取；将关键词通过创建词云来可视化数据；拼接同一时间尺度下的碳交易收盘价格特征和新闻文本特征；通过机器学习模型进行预测，计算不同模型的误差评价标准，验证所提出的基于新闻影响力衰减的碳交易价格预测方法的有效性。本发明考虑影响碳交易价格波动的新闻因素，基于文本挖掘与机器学习模型对碳交易价格进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度，为碳价格预测建模提供了新思路。

公开(公告)号：CN115758889A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211467875.3

申请日：2022-11-22

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张大斌 ,  吕兴 ,  张学竞 ,  黄均杰 ,  曾芷媚 ,  余泽汇 ,  张博婷

IPC: G06F30/27 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供了一种基于权重调整策略的天然气需求量组合预测方法及系统，该方法包括获取天然气需求数据；将数据划分为训练集，验证集与测试集；通过训练集，分别对十个单模型进行训练；通过传统组合预测赋权方法，确定模型的初始组合权重；定义偏移误差来衡量各单模型点预测效果与整体预测效果的差异，基于偏移误差，提出权重调整优化方法，对验证集各时点单模型的权重进行调整；取40％时间跨度下的调整权重均值作为测试集各时点的组合权重，实现天然气需求量组合预测。本发明可以为组合预测各单模型确定更合理的权重，进而为决策者提供更加准确的天然气需求量预测，保证市场供需平衡，增加利润，限制风险和竞争力。

公开(公告)号：CN112861530A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110287512.0

申请日：2021-03-17

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张建桃 ,  曾莉 ,  韦婷婷 ,  江涛 ,  张大斌 ,  凌立文 ,  毛小娟

IPC: G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26 ,  G06F16/951 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘的课程设置分析方法，该方法包括：根据确定的数据搜索关键词，从选定的招聘网站中采集研究专业的招聘要求数据和非研究专业的招聘要求数据；对采集的招聘要求数据进行预处理操作；提取招聘要求数据中的知识点，并构建知识词库；对知识词库中的知识点进行聚类分析，并将分类后的知识点归类到课程，获得就业市场对该专业的课程需求。本发明利用文本挖掘技术获取就业市场对人才的知识要求，通过课程归类得到课程需求，无需大量耗费时间和人力进行调研就能快速获得合理的课程设置建议，能在各个专业领域进行快速应用推广，为高校课程设置的优化和改进提供决策支持。