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          • 本發明涉及基于多尺度時空深度學習的公交車客流預測方法,屬于交通信息大數據領域,由公交數據收集與處理系統實現,包含以下步驟:S1:生成公交車到站出站時刻表、乘客上車下車打卡數據表;S2:生成時空特征向量矩陣;S3:引入站點對應的外部因素信息,...
          • 本發明提供一種多約束電動汽車路徑規劃方法,包括:構建冷鏈物流電動車路徑規劃模型;根據所述冷鏈物流電動車路徑規劃模型,通過改進烏鴉搜索算法計算最優路徑;根據所述最優路徑生成配送方案。本發明在冷鏈物流電動車路徑規劃中展現出顯著優勢。模型以總成本...
          • 本發明提供一種基于改進烏鴉搜索算法的電動汽車路徑規劃方法,其中,方法包括:構建電動車路徑規劃模型;根據所述電動車路徑規劃模型,通過改進烏鴉搜索算法計算最優路徑;根據所述最優路徑生成配送方案。本發明通過改進的烏鴉搜索算法與多目標優化模型的結合...
          • 本發明創造公開了一種基于模態特征值的風電極限滲透率評估方法及系統,屬于電力系統規劃與運行技術領域,該方法基于無功和電壓之間的增量關系,以及風電并網系統的雅克比矩陣,推導得到風電并網系統的降階雅克比矩陣;基于風電并網系統的最小模態特征值,推導...
          • 本發明涉及碳足跡估算技術領域,具體涉及基于時間序列分析的用戶生產過程碳足跡估算方法,包括如下步驟:S1:確定碳足跡的測算范圍;S2:進行數據采集;S3:進行數據處理;S4:確定碳足跡計算模型;S5:進行結果分析與展示,本申請實現用戶端電機相...
          • 本發明公開了基于滑行時間修正的飛機起降循環大氣污染物排放估算方法及系統,包括:S1、獲取不同機型發動機匹配信息和民航飛機起降數據;S2、計算不同飛機型號LTO各階段的燃油流量;S3、計算不同飛機型號LTO各階段的不同污染物排放因子;S4、求...
          • 本發明提供了一種基于小區植株發病率(PPIR)的花生果腐病抗性評價方法,屬于抗病育種技術領域。本發明建立了一種高效穩定可靠的花生果腐病抗性評價方法,通過引入基于PPIR的抗性評價方法和抗性等級范圍,使評價結果更客觀高效且減少了工作量;通過探...
          • 本發明公開了一種考慮零件分垛和夾具切換的齒輪強噴作業調度優化方法,包括以下步驟;步驟1:收集齒輪生產車間的生產數據,并轉換為調度模型所需的參數;步驟2:智能優化調度,優化零件垛的機器分配和加工順序,最小化最大完工時間;步驟3:引入分垛批量編...
          • 本發明公開了一種基于時空尺縮算法的動態協調式跨流域多水源調水系統,涉及跨流域調水工程水資源調度技術領域。包括:多水源分水問題獲取模塊、主協調模塊、子優化模塊和動態反饋模塊。本發明通過兩階段分解協調與動態反饋機制,突破多水源分水的高維耦合瓶頸...
          • 一種考慮工件裝卸與工人疲勞的產品柔性生產調度方法,包括以下步驟,步驟S1:根據工人加工時間,計算工人疲勞度,基于工人疲勞度,對實際加工時間進行修正和約束,以設定加工約束條件;步驟S2:建立以生產時間最小、最大機器能耗最小、工人最大疲勞度最小...
          • 本申請提供一種電動醫療廢物轉運車與移動電池交換車的協同調度方法,涉及調度優化領域,該方法包括獲取客戶數據并初始化算法參數;構建初始可行解,對每只螢火蟲的路徑計算總成本和感染風險,選擇目標函數值最小的螢火蟲路徑作為當前的全局最優解;選擇變異操...
          • 本申請涉及一種智能體育場館資源調度優化方法、裝置、設備及介質。所述方法包括:獲取體育場館的多源數據,并經過處理得到多模態時間序列集;根據多模態時間序列集進行體育場館資源現狀分析,得到當前資源占用結果;基于現實特征根據當前資源占用結果進行資源...
          • 本發明公開了一種基于人工智能的智能制造生產調度優化方法,包括如下步驟:S1、采集并預處理生產數據;S2、利用神經圖靈機建模,存儲并更新調度歷史,生成任務調度序列;S3、通過情景記憶網絡存儲任務歷史數據,生成調度策略;S4、基于調度序列和策略...
          • 本發明實施例提供了一種電力行業的風險控制和隱患排查方法及系統,包括:基于多模態感知模塊實時采集電力行業數據,電力行業數據包括:電力設備狀態數據、環境信息數據、人員行為數據,并將電力行業數據上傳至區塊鏈網絡;基于區塊鏈網絡獲取電力行業數據,并...
          • 本發明涉及智能風險分析技術領域,具體為一種財務系統智能風險分析系統,所述系統包括數據流程分析模塊、關系圖構建模塊、異常模式探測模塊、安全邊界監控模塊、階段性策略規劃模塊、場景模擬評估模塊、決策支持模塊、綜合風險管理模塊。本發明,利用圖數據庫...
          • 本發明涉及財務風險管理技術領域,具體為大數據驅動的財務風險預警系統,包括數據檢測模塊、行為風險評級模塊、動態風險監測模塊、行為模式聚類模塊和財務風險預警模塊。本發明中,通過分析交易行為與歷史數據的微小偏差,提升了風險檢測的敏感性和準確性,動...
          • 本發明涉及煤礦安全技術領域,解決了風險評估時未綜合考慮瓦斯濃度和通風量,以及無法有效判斷事故隱患級別的技術問題,尤其涉及一種智能化的煤礦事故風險評估方法,該方法包括:S1、實時獲取瓦斯濃度數據和礦井內部溫度;S2、根據瓦斯濃度數據計算瓦斯濃...
          • 本發明公開了用于受控環境的土壤及微生物綜合監測系統,涉及環境監測技術領域,該系統包括以下組成部分:傳感器模塊、數據采集傳輸模塊、數據分析處理模塊和用戶終端;本發明通過數據分析處理模塊運用先進的數據算法和模型,對采集的數據進行深度分析,結合鹽...
          • 本發明提供一種頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數評價方法。該頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數評價方法,包括,多源數據獲取:采集目標頁巖油井的壓裂施工數據、測井數據、生產動態數據以及井間干擾信息。滲透調節物質含量監測:通過井筒傳感器系統實現壓后...
          • 本發明公開了一種基于作物模型與人工智能的冬小麥多目標灌溉動態優化方法,屬于農業智能灌溉優化與決策領域,該方法包括以下步驟:對氣象數據、土壤數據、作物參數數據和灌溉管理數據進行預處理,得到標準化的輸入數據;基于標準化的輸入數據對AquaCro...
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