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          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)可視數(shù)據(jù)的電能質(zhì)量評估方法及系統(tǒng),涉及配電網(wǎng)電能評估技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集電氣運行數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)及負荷特性數(shù)據(jù),經(jīng)時空對齊生成動態(tài)可視數(shù)據(jù)集。利用小波變換提取電壓暫降特征,結(jié)合LSTM挖掘諧波時序特...
          • 本發(fā)明涉及軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評估技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評估方法及系統(tǒng),本發(fā)明通過獲取城市軌道交通數(shù)據(jù)的覆蓋范圍的人口數(shù)據(jù)和各區(qū)域人口數(shù)據(jù),結(jié)合城市軌道交通評估預(yù)測模型預(yù)測獲取第三軌道影響數(shù)據(jù)和第四軌道影響數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的水利水庫群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng),包括如下步驟:實時數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊,用于采集處理氣象數(shù)據(jù);水庫群數(shù)字孿生建模模塊,用于構(gòu)建動態(tài)數(shù)字孿生水庫群仿真模型;未來狀態(tài)預(yù)測模塊,用于預(yù)測水庫群未來狀態(tài)變化趨勢;聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化模...
          • 本發(fā)明公開一種電動汽車個體用戶充電需求預(yù)測方法及裝置,本方法基于社區(qū)內(nèi)EV用戶的充電行為數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及節(jié)假日數(shù)據(jù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集;通過多源數(shù)據(jù)預(yù)處理模型對所述多源數(shù)據(jù)集進行清洗及標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得處理后多源數(shù)據(jù)集;通過雙層聚類模型對所述處理...
          • 本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種風(fēng)電功率預(yù)測方法及系統(tǒng),將獲取的待預(yù)測風(fēng)機的關(guān)鍵特征組合的實時數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測模型,得到風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果,目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測模型構(gòu)建包括:對獲取的氣象、風(fēng)機參數(shù)和風(fēng)機功率的目標(biāo)歷史時序數(shù)據(jù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N文本分塊方法及電子設(shè)備,涉及文本分割技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將目標(biāo)文檔按段落進行劃分,得到多個初始段落組;利用預(yù)置的第一大語言模型,確定初始段落組中語義發(fā)生轉(zhuǎn)折的截斷段落;基于截斷段落,對初始段落組進行重新劃分,得到多個目標(biāo)段落...
          • 本發(fā)明公開一種面向數(shù)字線程的元器件模型生成與自動化解析方法,包括定義元器件模型的XML Schema元素結(jié)構(gòu)樹;將元器件關(guān)鍵信息填充至元器件模型的XML Schema元素結(jié)構(gòu)樹的各層級元素中,形成實例化的元器件XML模型,并進行XSD驗證;...
          • 本申請?zhí)峁┮环N高壓直流變壓子模塊的結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化方法,根據(jù)仿真得到的多物理場分布結(jié)構(gòu),對子模塊的整體結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,提高空間利用率,降低各物理場之間的相互影響,從而實現(xiàn)子模塊性能的全面提升,滿足高壓直流變壓器在不同應(yīng)用場景下的高可靠性和高效運行...
          • 本申請涉及一種流域抗生素預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì),方法通過利用目標(biāo)流域的流域多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及抗生素濃度采樣數(shù)據(jù),獲得目標(biāo)流域的抗生素濃度空間分布數(shù)據(jù),基于流域多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提高了抗生素濃度空間分布數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。進一步地,基于訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明提供一種復(fù)雜腐蝕條件下的陰極保護系統(tǒng)電位分布模擬方法,屬于陰極保護的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用工作站采集陰極金屬在不同溶解氧、pH、溫度及應(yīng)力條件下的極化數(shù)據(jù);對極化數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí),得到被保護金屬極化行為與溶解氧、pH、溫度及應(yīng)力...
          • 本發(fā)明提供了一種多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化的自驅(qū)冶金車輛車輛輪軌磨耗降低方法,包括如下步驟:S1、對車輛和軌道進行分析,確定現(xiàn)場車輪磨損變化情況;S2、采用子結(jié)構(gòu)導(dǎo)入的方法建立車輛的系統(tǒng)的多剛體動力學(xué)模型,所述子結(jié)構(gòu)為輪對;S3、得到仿真磨損變化情況;...
          • 本發(fā)明提供一種基于傳熱?硬邊界耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高地溫隧道瞬態(tài)溫度場智能預(yù)測方法,涉及高地溫隧道防災(zāi)減災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過構(gòu)建隧道高地溫傳熱模型,并設(shè)定基本條件,構(gòu)建物理傳熱方程,設(shè)定邊界條件同時進行通風(fēng)模擬,獲取帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集和不帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明提供一種微納米金屬互連結(jié)構(gòu)的等效熱導(dǎo)率的獲取方法、獲取裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及半導(dǎo)體工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過根據(jù)芯片設(shè)計版圖中微納米金屬互連結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù),確定所述微納米金屬互連結(jié)構(gòu)對應(yīng)的物理參數(shù);根據(jù)所述微納米金屬互連結(jié)構(gòu)對...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)字仿真技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種航空機載電靜液作動器孿生使能技術(shù)驗證平臺,包括:上位機、仿真機和信號調(diào)理單元。上位機通過圖形化編程軟件搭建模型,并將其部署至仿真機;仿真機根據(jù)設(shè)定參數(shù)實時運行模型,產(chǎn)生信號輸出;信號調(diào)理單元對仿真機的信...
          • 本申請涉及一種基于BIM技術(shù)的軌道交通通信系統(tǒng)的拓撲自生成與邏輯驗證方法及系統(tǒng),涉及建模文件處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:利用通信設(shè)備的設(shè)備布置規(guī)則結(jié)合相關(guān)參數(shù)進行拓撲邏輯驗證,以構(gòu)建通信系統(tǒng)三維模型,并通過設(shè)備布置規(guī)則對通信系統(tǒng)三維模型進行判定優(yōu)化...
          • 本發(fā)明涉及工程BIM技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于BIM數(shù)模驅(qū)動的算量組價計碳一體化方法及系統(tǒng),方法包括在三維建模軟件中創(chuàng)建各專業(yè)三維模型;在三維模型中對每個構(gòu)件進行構(gòu)件屬性定義,賦予構(gòu)件身份ID信息;將各專業(yè)三維模型在三維建模軟件中集成,并將B...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N代碼保護方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:將安卓系統(tǒng)的初始開源代碼存儲至本地,并獲取安卓系統(tǒng)提供的應(yīng)用程序編程接口API與初始開源代碼的第一映射關(guān)系;獲取與待開發(fā)的安卓應(yīng)用程序相關(guān)的待調(diào)用API并基于第一映射關(guān)系,...
          • 本發(fā)明公開了一種敲擊識別方法和車輛,該敲擊識別方法包括獲取用戶的當(dāng)前敲擊數(shù)據(jù);基于用戶的當(dāng)前敲擊數(shù)據(jù)和同一用戶的歷史敲擊數(shù)據(jù)集進行敲擊識別,以獲取敲擊識別結(jié)果。本申請能夠提高敲擊識別的準(zhǔn)確性,并且改善用戶的體驗。
          • 本申請?zhí)峁┮环N智能電網(wǎng)的邊緣計算安全優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于電網(wǎng)安全技術(shù)領(lǐng)域,所述方法:終端監(jiān)測設(shè)備通過LSTM模型對采集的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行實時預(yù)測,判斷是否存在終端異常,而在存在終端異常時觸發(fā)本地模型增量訓(xùn)練,并對訓(xùn)練中的梯度變化進行...
          • 本發(fā)明提供一種基于腦電信號數(shù)據(jù)分類的飛行狀態(tài)監(jiān)測裝置及方法,涉及數(shù)據(jù)分類模式識別技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:腦電信號數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取模塊、圖序注意網(wǎng)絡(luò)模塊和狀態(tài)監(jiān)測與共享控制模塊。本發(fā)明通過整合空間域和時序域特征,結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)、...
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