-
公开(公告)号：CN108052793B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201711434973.6
申请日：2017-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊加权ELM的移动污染源排放浓度预测方法，本发明根据移动污染源污染物的时空分布特点，提出自适应模糊加权超限学习机模型；根据模糊系统的特点，利用移动污染源排放浓度数据集的部分输入数据，完成自适应模糊加权超限学习机初始化，即模糊化处理；由于模糊系统自学习、自调节的特点可以对超限学习机的输入权值和隐层偏置值进行优化，通过对加权超限学习机进行正则化处理，得到移动污染源排放浓度预测方法。
-
公开(公告)号：CN116797125A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310178745.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0832 , G06F30/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种两阶段多车场危化品车辆路径规划方法。为了克服解决传统危化品运输路径规划方法局限于单车场运送，且无法权衡运送风险得出最优运送路线的问题，本发明包括获取基础数据，计算运输时的风险值；执行决策变量定义并建立模型约束条件后，得到多车场危化品车辆路径规划模型；设置分解阶段和求解阶段，依次对多车场危化品车辆路径规划模型完成求解。利用一种邻近算法将多车场车辆路径问题分解为单个车场车辆路径子问题；利用粒子群算法与3‑opt局部算法共同求解子问题得到最优解；此种方法考虑到多车场运送，能够更加及时地将危化品运送到指定位置，在缩短运送距离的同时，能够提高物流效率，同时将运输风险降到最低。
-
公开(公告)号：CN110991118B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201911387939.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元分析的架空管道螺栓预紧力设计方法。本发明根据管道和螺栓法兰的材料属性、尺寸大小建立有限元模型。无外载荷情况下，管道连接的垫片受均匀螺栓预紧力时的受力分布作为目标值，在实际安装时，垫片的应力分布不均匀，通过反复仿真拟合，构建螺栓预紧力迭代调节模型，根据模型方法，达到预期的垫片受力分布，最终得到有效的螺栓预紧力。本发明在有限元的基础上，考虑安装管道时自重对法兰连接的影响，构建了一个螺栓预紧力迭代调节模型，最终设计出安装是不同螺栓所需的有效螺栓预紧力。相比传统的使用均匀螺栓预紧力安装，得到的不均匀螺栓预紧力安装管道更为有效。
-
公开(公告)号：CN109657858B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811541675.1
申请日：2018-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于不平衡修正半监督学习的道边空气污染预测方法。本发明包括以下步骤：（1）获取道边空气监测站点的历史污染物数据。(2)对历史污染物数据进行预处理，并且划分为训练集和测试集。(3)采用带多数类权重的少数类过采样技术对训练集中的有标记污染物数据进行不平衡修正。(4)将经过不平衡修正的有标记污染物数据和无标记污染物数据作为输入，训练半监督超限学习机模型。(5)将测试集数据输入到道边空气污染预测模型中，即可得到预测结果。本发明基于类别不平衡数据处理算法和半监督学习技术，考虑了污染物数据的不平衡性、缺少标记这一特性，提高了道边监测站点空气污染预测精度。
-
公开(公告)号：CN109636045B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201811541299.6
申请日：2018-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明中涉及到一种基于智能算法的机动车拦截路径规划方法。本发明将城市路网的拓扑结构和车辆运动轨迹抽象成多为矩阵，以所有车辆为核心在矩阵中形成泰森多边形，计算目标车辆所在泰森多边形区域内的目标可到达路径总长，以目标车辆的预测路径为终点，用智能算法求在拦截车辆运动过程中使目标车辆泰森多边形区域内路径最短的路口位置，连接这些路口位置便得到最优拦截路径。本发明需要路网及车辆的轨迹信息，路网信息可直接通过地图获得，轨迹信息需要依靠城市路口监控，方法通过结合常用的路径寻优算法及简化面积计算的图形方法，为城市环境下的车辆拦截问题提供了新思路。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113050602B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110325768.6
申请日：2021-03-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒半监督判别分析的工业过程故障分类方法。本发明在离线建模阶段，首先对历史训练样本进行随机标记，并利用正常工况下被标记历史训练样本的均值、标准差，对所有历史训练样本进行标准化处理，消除量纲不同对建模的影响。进一步地，对于各个已知工况，利用其被标记历史训练样本，建立基于偏离度阈值的样本识别准则，识别源于未知故障类别的历史训练样本。结合被标记历史训练样本信息和源于已知故障类别的无标记历史训练样本信息，建立基于半监督判别分析的故障分类模型。在模型在线使用阶段，利用已建立的样本识别准则，识别源于未知故障类别的在线样本，本发明能显著改善现有半监督判别分析方法在未知故障场景下的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN111242454B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010012964.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种化工事故多目标两阶段应急救援物资调度方法。第一阶段，在传统车辆路径规划方法的基础上，通过充分考虑化工园区初始事故以及多米诺效应对园区以及周边道路产生的风险影响，构建基于道路风险的救援车辆路径规划模型，规划相对安全的救援车辆行驶路径。针对路径特点，本发明设计了一种改进变异算子的遗传算法对模型进行求解；第二阶段，针对决策者的决策偏好不同，以应急救援开展时间最早、参与救援点数目最少、未满足救援物资需求的数量最少为目标，构建应急救援物资调度多目标模型，并使用多目标遗传算法NSGA‑II进行求解。本发明具有开放性、灵活性以及计算复杂度低等特点。
-
公开(公告)号：CN109165876B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201811178886.3
申请日：2018-10-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种化工园区定量区域风险计算方法。本发明步骤是结合化工园区特性在传统的定量区域风险评估模型的基础上，采用网格化的方法降低模型计算复杂度，且考虑了事故的多米诺效应，利用风险叠加原理计算网格中心的个人风险值与社会风险值，最终通过插值法与离散法获取网格内其他区域的个人风险值与社会风险值。本发明方法具有开放性、灵活性以及计算复杂度低等特点。
-
公开(公告)号：CN114139600A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111270664.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于流形保持稀疏图和偏离度的判别分析故障分类方法。本发明包括故障分类模型的离线建模阶段和故障分类模型的在线使用阶段，第一阶段中首先，利用正常工况下被正确标记的历史训练样本的均值、标准差，对所有历史训练样本进行标准化处理，消除量纲不同对建模的影响；然后，利用流形保持稀疏图，过滤各个故障类别的历史训练样本，消除各个故障类别中的明显标记噪声，改善历史训练样本的信息质量；进一步地，利用过滤后的历史训练样本，计算各个故障类别的偏离度信息，并建立基于判别分析的工业过程故障分类模型。本发明结合实际工业过程，充分考虑了历史训练样本的标记噪声和源于未知故障的在线样本，具有更强的实用性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN108764520B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810323080.2
申请日：2018-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层循环神经网络和D‑S证据理论的水质参数含量预测方法，本发明针对水环境这种具有高维、多峰值、不连续、非凸性等特征的复杂非线性系统，利用水质参数含量的历史数据对深层RNN预测模型进行训练，完成对模型的构造，并对水质参数的未来含量进行初步预测；由于D‑S证据理论能够从数学理论上解决不确定性的问题，因此在RNN模型预测结果的基础上利用D‑S证据理论进行冲突解决和证据融合，提升了单一参数的预测精度，并提高了多参数预警的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
191
records
(took 0.029 seconds)
