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公开(公告)号：CN112685380A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011414569.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司 , 成都数之联科技有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种大数据价值发现与应用创新平台系统，包括协作式业务建模模块、数据管理模块等；协作式业务建模模块通过将业务建模所需的数据读写、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型应用环节；数据管理模块用于供用户通过本地文件系统、Oracle、MySQL数据库上传数据；批量任务调度模块用于供用户将多个工作流设置为顺序执行的批量作业列表，然后一键触发批量任务执行；用户管理模块用于供管理员对平台用户进行用户管理；可视化用户界面模块用于实现模块增减和模块顺序调整；活动和通知模块用于实现通知、标注及评论的功能；标签和搜索模块用于实现创建标签及搜索资源的功能。
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公开(公告)号：CN113610686A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202011412599.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的监督平台系统，包括风险防控大数据中心、信息化基础平台、风险评估与管理平台、风险防控决策支持平台；风险防控大数据中心用于从各执法部门数据源获取数据，分布式存储，建立数据仓库；信息化基础平台用于采集人员岗位，权力行使，风控机制和基础信息，为上层应用提供技术支持；风险评估与管理平台以数据为基础，设计风险等级和评估表，构建指数，确立长效评估机制；风险防控决策支持平台利用大数据技术和算法对数据进行分析，结合业务流程，提供信息化支持。
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公开(公告)号：CN119889498A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510352577.7
申请日：2025-03-25
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
IPC: G16C20/20 , G01N21/25 , G16C20/70 , G06F18/211 , G06F18/27 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和连续光谱的水质参数在线监测方法，涉及光谱分析领域，本发明包括，采用光谱仪采集光谱数据，并同步采集数据的标签用于监督学习标签；构建深度学习模型，依据监督学习标签对应的光谱波长特征选择模型，并通过加入迁移学习优化深度学习模型；对优化后的深度学习模型载入边缘计算，同时对下一采样周期的光谱数据实时流式处理，并根据集成电化学传感器反馈数据动态校准流式处理的模型偏移；结合孤立森林或自编码器重构误差，获取污染物的超标报警，本发明的迁移学习，提升模型的泛化能力，提高数据的处理效率，且共享层增强对共性噪声的抑制。
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公开(公告)号：CN119249672B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411764138.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , F17D5/02 , F17D5/00 , G06F30/20 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种排水管网淤积监测分析的方法，涉及淤积监测分析领域，包括，监测在地表二维模型到地下一维管网模型的垂直交换流量数据；对垂直交换流量低于均值的位置进行栅格化划分；连接栅格构成闭合区域，对闭合区域在水平方向上的水流交换进行监测；沿着闭合区域监测地表水在水平方向上水流交换的方向是否为朝外侧，和，沿着闭合区域监测地下管网在水平方向上水流交换方向是否朝内侧；如均是，则判断闭合区域为内涝社区，并发出警示信息进行实地排查。本发明运用栅格化处理多层判断筛出漏警的内涝社区区域，预防灾情的发生，提升城市的排水能力和防涝水平，确保社区居民的安全和便利。
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公开(公告)号：CN119339842A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411910447.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种污染源水质指纹数据库的生成方法及指纹数据库与其应用,属于大数据分析技术领域，包括以下步骤：S1，形成合水基础数据库及各分水基础数据库；S2，将各分水基础数据库与合水基础数据库建立关联；S3，收集在线监测获取的合水污染信息及分水污染信息并与S2的阈值比较；S4，读入智能学习服务器进行学习；S5，形成学习数据库V0；S6，实时在线获取合水污染信息；S7，完善学习数据库V0中的合水异常数据库C2及各分水异常数据库，形成新的学习数据库V1；S8，不断重复S6‑S7；S9,通过不断学习完善，最终形成污染源水质指纹数据库；n为大于5的整数。本发明可以溯源超排、超浓度排放或超频排放具体为哪家企业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119249672A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411764138.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , F17D5/02 , F17D5/00 , G06F30/20 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种排水管网淤积监测分析的方法，涉及淤积监测分析领域，包括，监测在地表二维模型到地下一维管网模型的垂直交换流量数据；对垂直交换流量低于均值的位置进行栅格化划分；连接栅格构成闭合区域，对闭合区域在水平方向上的水流交换进行监测；沿着闭合区域监测地表水在水平方向上水流交换的方向是否为朝外侧，和，沿着闭合区域监测地下管网在水平方向上水流交换方向是否朝内侧；如均是，则判断闭合区域为内涝社区，并发出警示信息进行实地排查。本发明运用栅格化处理多层判断筛出漏警的内涝社区区域，预防灾情的发生，提升城市的排水能力和防涝水平，确保社区居民的安全和便利。
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公开(公告)号：CN114819371A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210498612.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于税务数据的产排污量预测模型构建方法和系统，首先获取税务数据和污普数据；并确定基础指标和虚拟指标；然后构建企业生产产值的线性回归模型；最后产排污系数和企业生产产值构建企业产排污预测模型。本发明提供的方法采用税务数据和企业的规模特征代表的虚拟指标构建企业生产产值模型，再用该模型来预测企业的生产产值，最后根据企业的污普系数和企业生产产值来拟合预测企业的产排污量，更加符合企业产排污量预测要求，通过实际数据的验证，该模型预测值准确率高，充分证明了本方法提供的产排污预测模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN116341940A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211572888.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06Q50/12 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种餐饮油烟在线监管方法及系统，首先采集监管区域的餐饮门店的企业基础信息、企业环境数据；对企业基础信息和企业环境数据进行清洗、整合、去重；接收和存储数据整理模块输出的数据；根据接收到的输入请求进行数据分析处理并将分析处理后的结果发送到展示端；将需要展示的信息在预设区域按照预设方式展示。本发明提供的餐饮油烟在线监管方法及系统，该方法通过采集监管区域的餐饮门店的企业基础信息，根据企业基础信息分析门店餐饮油烟分布情况，并在GIS标注门店餐饮油烟，通过可视化的方式展示，使得餐饮油烟分布和监管简单方便，通过对门店餐饮油烟的预测，能快速实现餐饮油烟变化情况。
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公开(公告)号：CN119290790A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411832964.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及水质检测技术领域，本发明公开了一种基于全光谱的水质监测方法及系统，通过全光谱对水体中的水质各个指标进行不同高度的吸光值Ⅱ检测，与纯水中的吸光值Ⅰ进行归一化处理得到吸光度均匀值#imgabs0#，再将任意高度的吸光值Ⅱ#imgabs1#和吸光度均匀值#imgabs2#进行相关性、权重、建立多元线性回归模型，通过最小二乘法估计回归系数#imgabs3#，得到预测值#imgabs4#带入各项指标的标准曲线回归方程中，得到最终的各项指标浓度值，降低检测时不同高度的吸光值差异，提高现场水体的水质检测准确度。
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公开(公告)号：CN114819371B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210498612.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 成都大数据产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于税务数据的产排污量预测模型构建方法和系统，首先获取税务数据和污普数据；并确定基础指标和虚拟指标；然后构建企业生产产值的线性回归模型；最后产排污系数和企业生产产值构建企业产排污预测模型。本发明提供的方法采用税务数据和企业的规模特征代表的虚拟指标构建企业生产产值模型，再用该模型来预测企业的生产产值，最后根据企业的污普系数和企业生产产值来拟合预测企业的产排污量，更加符合企业产排污量预测要求，通过实际数据的验证，该模型预测值准确率高，充分证明了本方法提供的产排污预测模型的可靠性。
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