一种时间敏感网络数据流量预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114679388B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202210164803.5

    申请日:2022-02-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络数据流量预测方法,可对周期固定的恒定比特速率业务、可变比特速率业务进行精准流量预测,以提高网络带宽利用率。所述方法包括下述步骤:基于当前时刻前的基本传输窗口的流量数据序列,获取其时序特征;将所述时序特征作为参数,利用预测模型,计算当前时刻流量数据预测值;所述预测模型基于历史流量数据序列获得时序特征和流量数据预测值之间的对应关系;所述流量数据序列的时序特征包括正向时序特征和反向时序特征。为提高预测准确性,进一步基于正向时序特征和反向时序特征获取包括正向时序特征之间、正向时序特征和反向时序特征之间、以及反向时序特征之间的关联特征。

    基于拓扑结构和时间卷积网络的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN113011628A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202011470979.0

    申请日:2020-12-14

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供一种基于拓扑结构和时间卷积网络的电力负荷预测方法,用于预测电力系统中的各种电器的电器预测消耗功率值从而实现电力负荷的预测,其特征在于,获取各种电器在一定时间内的电器功率数据并进行预处理;基于预定的电器拓扑结构处理方法对预处理后的电器功率数据进行拓扑处理得到按时间序列排序的多个功率拓扑数据作为一串时序数据;基于预先训练的电力负荷预测网络对时序数据进行处理从而得到电力负荷预测网络输出的谱空间预测向量;将谱空间预测向量使用逆傅立叶变换恢复成图结构从而得到各种电器的电器预测消耗功率值并进行输出,因此在预测时可以利用电器用电量之间的关联性来有效地提高电器功率的预测准确性。

    一种有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜的制备方法

    公开(公告)号:CN103933869B

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201310023943.1

    申请日:2013-01-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明属于有序介孔碳材料的制备及其应用领域,涉及一种有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜的制备方法,包括如下步骤:将载体材料进行表面清洁、除油;浸没于硝酸中进行氧化处理,然后使用蒸馏水清洗至中性;将碳源,结构导向剂,加入到无水乙醇中混合,室温下搅拌均匀得到透明溶液,将不锈钢丝网载体材料置于该透明溶液中挂取混合溶液,室温下挥发后,得到挂膜载体材料;老化、焙烧。本发明制备的有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜不仅解决了传统粉末态吸附剂难以回收、易损耗及载体材料耐热性差的难题,而且制备工艺简单,在分离污染物的应用方面具有广阔的前景。

    基于可学习邻接矩阵的时空图模型的电器级负荷预测方法

    公开(公告)号:CN117333031A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311194600.1

    申请日:2023-09-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于可学习邻接矩阵的时空图模型的电器级负荷预测方法,包括:步骤S1,根据所有独立电器构建加权图和对应的初始邻接矩阵;步骤S2,构建神经网络模型,基于历史功率数据对神经网络模型的参数和初始邻接矩阵进行联合优化,得到时空图卷积网络模型和电器用电相关性邻接矩阵;步骤S3,对各个用电数据进行预处理得到用电数据序列;步骤S4,将所有用电数据序列和电器用电相关性邻接矩阵输入时空图卷积网络模型得到输出数据;步骤S5,根据输出数据得到未来负荷数据。总之,本方法通过联合优化得到反映用户用电习惯的电器用电相关性邻接矩阵,并将其输入时空图卷积网络模型,从而更为精准地预测未来电力负荷。

    一种时间敏感网络数据流量预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114679388A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210164803.5

    申请日:2022-02-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络数据流量预测方法,可对周期固定的恒定比特速率业务、可变比特速率业务进行精准流量预测,以提高网络带宽利用率。所述方法包括下述步骤:基于当前时刻前的基本传输窗口的流量数据序列,获取其时序特征;将所述时序特征作为参数,利用预测模型,计算当前时刻流量数据预测值;所述预测模型基于历史流量数据序列获得时序特征和流量数据预测值之间的对应关系;所述流量数据序列的时序特征包括正向时序特征和反向时序特征。为提高预测准确性,进一步基于正向时序特征和反向时序特征获取包括正向时序特征之间、正向时序特征和反向时序特征之间、以及反向时序特征之间的关联特征。

    一种非均相Cu-Mn-Ce类Fenton催化剂及其制备方法和用途

    公开(公告)号:CN104759288B

    公开(公告)日:2017-11-10

    申请号:CN201410002596.9

    申请日:2014-01-02

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供一种高性能非均相类Fenton催化剂的制备方法和应用。其制备方法包含如下步骤:(1)配置硝酸铜、硝酸铈和硝酸锰混合溶液;(2)将高度有序的介孔氧化硅材料反复浸渍于步骤(1)所得的混合溶液中,过滤、洗涤、干燥;(3)将步骤(2)制得的材料置于马弗炉中煅烧,得到非均相Cu‑Mn‑Ce类Fenton催化剂。该催化剂与双氧水构成的类Fenton反应体系,可在低温、常压的条件下高效地催化降解高浓度染料废水,具有制作工艺简单、成本较低、比表面积大,孔径分布窄,催化活性高,pH适用范围宽等优点。

    一种有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜的制备方法

    公开(公告)号:CN103933869A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201310023943.1

    申请日:2013-01-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明属于有序介孔碳材料的制备及其应用领域,涉及一种有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜的制备方法,包括如下步骤:将载体材料进行表面清洁、除油;浸没于硝酸中进行氧化处理,然后使用蒸馏水清洗至中性;将碳源,结构导向剂,加入到无水乙醇中混合,室温下搅拌均匀得到透明溶液,将不锈钢丝网载体材料置于该透明溶液中挂取混合溶液,室温下挥发后,得到挂膜载体材料;老化、焙烧。本发明制备的有序介孔碳-不锈钢丝网复合分离膜不仅解决了传统粉末态吸附剂难以回收、易损耗及载体材料耐热性差的难题,而且制备工艺简单,在分离污染物的应用方面具有广阔的前景。

    一种粉煤灰基高性能吸附材料的制备方法

    公开(公告)号:CN103769045B

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201210410765.3

    申请日:2012-10-24

    Abstract: 本发明属于废弃物资源化领域,涉及一种粉煤灰基吸附材料的制备方法。该方法包含如下步骤:(1)将粉煤灰和碱混合后高温熔融,冷却,得到混合料;(2)在步骤(1)得到的混合料中加入蒸馏水溶解,过滤取上清液待用;(3)接着,将上清液、结构导向剂和乙醇混合均匀,充分搅拌。再用酸调节上述混合溶液的pH,过滤、洗涤,干燥得到白色粉末材料;(4)将步骤(3)制得的白色粉末材料煅烧后,得到含铝介孔粉末状吸附材料MCM-41分子筛。该制备方法操作简单,成本低廉,原料的利用率高,可以将粉煤灰中的硅、铝等成分转化为吸附材料中的有效成分,对于吸附废水中污染物起到了积极作用。本发明的方法可资源化固体废弃物粉煤灰,达到以废治废的目的。

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