公开(公告)号：CN110343604A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910633796.7

申请日：2019-07-15

Applicant: 浙江大学

Inventor： 娄方方 ,  张梦琪 ,  漆淘懿 ,  翁婉莹 ,  何亦菡 ,  陈东

IPC: C12M1/00 ,  C12M1/38 ,  C12M1/36 ,  C12M1/34 ,  C12Q1/46

Abstract: 本发明公开了一种微流控农残检测芯片、检测系统和方法，包括底板以及透明盖板，所述底板上设有流道，按照物料流向，所述流道中设有第一微混合器、抑制反应区、第二微混合器以及显色区；所述流道入口处设有供驱动油进入所述流道的进液池；在所述进液池与第一微混合器之间的流道上，设有用于滴加含有农药的检测样液的样液池和用于滴加含有胆碱酯酶的溶液的酶液池；在所述抑制反应区与第二微混合器之间的流道上，设有用于滴加底物和显色剂的底物池。本发明使用微流控芯片作为反应载体。装置轻巧便携，用微量试剂即可完成检测分析；具有广阔的功能拓展前景，可耦合多项检测，例如重金属含量分析；且采用自动分析，精度高。

公开(公告)号：CN111695724B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202010484805.3

申请日：2020-06-01

Applicant: 浙江大学

Inventor： 胡伟飞 ,  何亦菡 ,  程锦 ,  刘振宇 ,  谭建荣

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的风速预测方法，包括：对风速原始时间序列数据进行集成经验模态分解，建立长短期记忆神经网络对集成经验模态分解得到的分量信号进行预测，通过贝叶斯优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行调节优化，将分量信号的预测结果合成为最终的预测结果。本发明通过将随机非稳态的原始短期风速时间序列分解为稳定变化的时间序列数据，并对长短期记忆神经网络的超参数进行自动调节优化，得到预测结果，大大降低了预测误差，提高了预测精度，可应用于短期风速的预测，为风力发电网络的智能运维提供有力工具。

公开(公告)号：CN111695724A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010484805.3

申请日：2020-06-01

Applicant: 浙江大学

Inventor： 胡伟飞 ,  何亦菡 ,  程锦 ,  刘振宇 ,  谭建荣

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/15 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的风速预测方法，包括：对风速原始时间序列数据进行集成经验模态分解，建立长短期记忆神经网络对集成经验模态分解得到的分量信号进行预测，通过贝叶斯优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行调节优化，将分量信号的预测结果合成为最终的预测结果。本发明通过将随机非稳态的原始短期风速时间序列分解为稳定变化的时间序列数据，并对长短期记忆神经网络的超参数进行自动调节优化，得到预测结果，大大降低了预测误差，提高了预测精度，可应用于短期风速的预测，为风力发电网络的智能运维提供有力工具。