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公开(公告)号:CN117853160A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410120028.2
申请日:2024-01-29
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06Q30/0204 , G06F16/22 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了在竞争环境中面向运动用户的集体设施选址方法,步骤1,选定多个候选位置,计算选定的候选位置所能影响的运动用户集合;步骤2,确定竞争设施影响的运动用户合集;步骤3,计算多个候选位置的竞争影响值,根据竞争影响值对多个候选位置进行排序,得到优选位置;步骤4,从其它候选位置的影响运动集合中删去步骤3得到的最优位置影响的运动用户;重复步骤3和步骤4,直至选出的候选位置个数达到目标要求;本发明通过全新的索引结构IQuad‑tree设计优化计算复杂度的策略,能够极大程度的提高海量用户场景下的竞争选址效率,进一步提高方法的实用性。
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公开(公告)号:CN112308597B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202010819078.1
申请日:2020-08-14
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06Q30/0204 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种在竞争环境中根据影响运动用户选择设施地址的方法,首先给定多个候选位置,计算各候选位置所能影响的运动用户集合;加入现有竞争设施与各候选位置形成竞争,确定竞争设施和候选位置竞争所能影响的运动用户集合,根据得到的运动用户集合计算多个候选位置的竞争影响值;利用得到的竞争影响值,对多个候选位置进行筛选、排序,得到优选位置;本发明通过设计优化计算复杂度的策略,能够极大程度的提高海量用户场景下的竞争选址效率,进一步提高方法的实用性。
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公开(公告)号:CN117856252A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410122182.3
申请日:2024-01-29
Applicant: 西安工程大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了面向家庭和区域的短期负荷预测方法,首先对相关影响因素数据进行数据预处理;计算各相关因素与负荷数据的相关性大小,并选取相关性较大的因素作为输入;对历史负荷数据进行异常数据检测与修正;然后将得到的结果根据不同频域分解为多个子序列;再将选取的相关性较大的因素与得各子序列结果作为输入,对输入分别进行特征融合与提取,并进行时间相关性分析,得到各子序列负荷预测结果;最后将产生的各子序列结果进行求和,得到最终预测结果,本发明解决现有短期负荷预测技术中,由于未同时考虑历史负荷数据的非线性和耦合性和潜在特征提取以及时间相关性的短期负荷预测的方法难以满足实际应用中对精度和泛化性的要求。
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公开(公告)号:CN112308597A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202010819078.1
申请日:2020-08-14
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06Q30/02 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种在竞争环境中根据影响运动用户选择设施地址的方法,首先给定多个候选位置,计算各候选位置所能影响的运动用户集合;加入现有竞争设施与各候选位置形成竞争,确定竞争设施和候选位置竞争所能影响的运动用户集合,根据得到的运动用户集合计算多个候选位置的竞争影响值;利用得到的竞争影响值,对多个候选位置进行筛选、排序,得到优选位置;本发明通过设计优化计算复杂度的策略,能够极大程度的提高海量用户场景下的竞争选址效率,进一步提高方法的实用性。
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