基于LSTM神经网络的空气质量二次预报模型构建方法

    公开(公告)号:CN114912343A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210329548.5

    申请日:2022-03-30

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开基于LSTM神经网络的空气质量二次预报模型构建方法,根据对监测点的空气质量预报基础数据,从数据挖掘、数据分析等多角度探究空气质量预报的二次建模。首先,对一次预报数据和实测数据进行预处理,以保证后续模型的质量,通过相关性分析,判断气象对污染物浓度的影响;然后利用LSTM神经网络建立污染物二次预报模型,对监测点A、B、C进行污染物浓度预测,并通过最大相对误差、平均相对误差、决定系数等检验指标对模型进行评价。最后在基于LSTM神经网络二次预报模型的基础上,进行输入集改进,建立协同二次预报模型,协同监测点A1、A2、A3,对监测点A进行协同污染物浓度预测,并比较模型能否提升针对监测点A的污染物浓度预报准确度。

    一种新型桥牌教学方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111554154A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201911372507.9

    申请日:2019-12-27

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种新型桥牌教学方法,包括以下步骤:A、启动后用户可以选择多种操作;B、用户选择新建教学案例,进入选择生成牌例页面,等待用户选择;C、用户选择不同的牌例生成模式,进入选择各家持牌页面;D、用户选择各家持牌,待选择完成后,进入叫牌过程;E、演示打牌过程,显示各方得墩情况,直至该牌局结束。或者用户选择打开已有教学案例,进入显示模式,点击下一步进行演示,直至该牌局结束。本发明大大提高了教学节点初学阶段的娱乐性和实践性,降低了学生学习桥牌的入门门槛,给桥牌的普及创造了很好的条件。

    一种基于鱼群算法的生产调度成本优化方法

    公开(公告)号:CN111815157B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202010645101.X

    申请日:2020-07-07

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于鱼群算法的生产调度成本优化方法,首先采集生产条件的相关参数;再建立鱼群算法模型,并将生产条件的相关参数输入所述鱼群算法模型中进行计算,最后由鱼群算法模型经过计算得出最终结果。本发明与穷举法求解最优生产成本相比,减少了计算所需的时间,参数设置简便且能够得到准确的结果。

    一种新的汽车行驶工况构造方法

    公开(公告)号:CN113689594A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110917547.8

    申请日:2021-08-10

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种新的汽车行驶工况构造方法,由于汽车行驶数据的采集设备直接记录的原始采集数据往往会包含一些不良数据,因此,需设计合理的方法对原始不良数据进行预处理,从而完成运动学片段的提取根据上述经预处理后的数据,利用主成分分析和聚类分析法,生成一条能体现参与数据采集汽车行驶特征的汽车行驶工况曲线,并与原始数据进行比较,归纳检验结果。选取计算9个特征参数,尝试了一种新的加速、减速、怠速和匀速工况的划分标准,得到了一种基于城市典型道路的实际速度、加速度等特征参数的行驶工况;使得到的汽车行驶工况曲线,有助于相关部门制定反映实际道路行驶情况的测试工况,进而提高汽车能耗的管理水平。

    一种基于鱼群算法的生产调度成本优化方法

    公开(公告)号:CN111815157A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010645101.X

    申请日:2020-07-07

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于鱼群算法的生产调度成本优化方法,首先采集生产条件的相关参数;再建立鱼群算法模型,并将生产条件的相关参数输入所述鱼群算法模型中进行计算,最后由鱼群算法模型经过计算得出最终结果。本发明与穷举法求解最优生产成本相比,减少了计算所需的时间,参数设置简便且能够得到准确的结果。

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