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公开(公告)号：CN119939830A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411743135.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种预测电缆温度场分布的粒子群算法优化方法及系统，涉及电力系统预测技术领域，包括：搭建直埋电缆仿真模型，将温度场分布数据作为数据集输入到神经网络中；利用粒子群算法对神经网络的权值和阈值参数进行优化；用最小二乘法优化预测温度场与实际测量值之间的误差。本发明通过构建仿真模型，全面考虑电缆载流量、环境温度、土壤热特性等多因素影响，生成高精度的温度场数据。将粒子群算法与神经网络相结合，以适配直埋电缆温度场这种具有高维度、强耦合特性的预测问题，并结合最小二乘法进行最终拟合，准确捕捉直埋电缆温度场分布特征。
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公开(公告)号：CN119939819A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510086279.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/17 , B01F33/30 , B01F35/22 , B01L3/00 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F16/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据与机器学习的微混合器自动化设计与性能预测方法，其包括以下步骤，1、选定随机通断微混合器；2、联合仿真搭建网格随机通断微混合器设计参数库，得到原始数据库；3、搭建卷积神经网络模型，对原始数据库进行数字结构的调整，得到仿真数据库，使用仿真数据库对卷积神经网络模型进行训练，以预测微混合器的出口混合效率值Cout；本发明能快速扩充微混合器设计参数库的数量，从而快速获得更多混合效率不小于95%的微混合器设计。
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公开(公告)号：CN119939753A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411782446.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 浙江吉利控股集团有限公司 , 重庆睿蓝汽车研究院有限公司 , 重庆睿蓝汽车科技有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
Abstract: 本申请公开了模型搭建方法、里程能耗的确定方法、设备及存储介质，模型搭建方法包括：获取至少一个映射关系信息，映射关系信息表征样本行驶工况信息与单位里程能耗对应关系，样本行驶工况信息包括路况类型，和/或路况类型下的至少一个行驶工况特征；根据至少一个映射关系信息进行模型搭建，以获得单位能耗预估模型，单位能耗预估模型用于根据目标行驶工况信息输出对应的目标单位里程能耗。因此，本申请的技术方案能够支持针对单位里程能耗的预估，并使得预估得到的单位里程能耗能够更加接近实际单位里程能耗，进一步能够使得新能源汽车的用户对车辆中显示的单位里程能耗及其相关的其他能耗数据的信任度得到提升，实现了提升用户体验的目的。
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公开(公告)号：CN119939745A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510109892.7
申请日：2025-01-23
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本申请适用于新一代信息技术产业及数字经济，尤其涉及一种基于大数据和BIM的建筑能耗模拟方法、系统及设备，基于大数据和BIM的建筑能耗模拟方法包括：基于大数据，获取建筑能耗数据集；根据建筑能耗数据集进行分析，得到能耗波动；基于BIM，生成待测建筑设计参数；将待测建筑设计参数与建筑能耗数据集进行分析，得到类比建筑能耗；根据类比建筑能耗与能耗波动进行模拟分析，得到待测建筑能耗信息。该方法在多个维度上对建筑能耗进行深入分析，不仅克服了传统评估方法的局限性，通过提供区域性和整体性的能耗评估视角，结合BIM技术的精细化建模，实现了多维度、动态化的能耗分析，从而提高了建筑能耗预测的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN119939731A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510033194.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 迪迈科技建设(河南)有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了基于云计算技术的建筑模型设计与管理方法、系统及存储介质，属于云计算技术领域，其包括周期性采集建筑模型的相关参数信息，得到基础数据集；对基础数据集进行预处理和特征提取，得到特征数据集；根据特征数据集中的特征数据计算得到建筑模型的复杂度评估值；对复杂度评估值的大小进行判断，并根据判断结果切换并行设计模式、混合设计模式或分布并行设计模式；根据当前的设计模式对建筑模型进行设计和管理。本发明通过采集和处理建筑模型的相关参数信息评估建筑模型的复杂度，并根据复杂度选择合适的设计模式进行数据处理，实现在不同的计算节点上高效地分配和管理设计任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119939709A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411873167.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑建筑功能耦联的医院院区震后功能评价方法及系统，涉及建筑技术领域，本发明实施例建立了医院院区震后功能评价的离散事件仿真模型，并将患者进入对应流程涉及科室时的等待时间作为评价依据直观展示评价结果，通过易损性分析和故障树模型确定典型科室资源变化，实现将医院院区震后功能评价向典型科室中构件震后损伤确定的分解，为评价医院院区震后功能提供了重要手段，对医院院区的设计、改造及提高医院院区抗震韧性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119937008A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510101039.0
申请日：2025-01-22
Applicant: 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC: G01V1/30 , G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种密度属性的地震预测方法，包括：正演饱和流体岩石的纵波速度、横波速度和密度曲线；利用研究区岩石骨架的体积模量和密度参数，继续正演模拟生成大量不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线，在Zoeppritz方程指导下生成合成叠前地震道集；利用不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线和合成叠前地震道集进行卷积神经网络训练，得到训练后的卷积神经网络模型；将卷积神经网络模型应用到实际井和道集，对训练后的卷积神经网络模型进行修正，采用修正后的卷积神经网络模型应用实际道集进行密度属性预测。本发明通过基于岩石物理模型样本扩充的深度学习方法进行密度属性预测，解决中深层条件下现有技术常规弹性参数无法识别有效储层的问题。
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公开(公告)号：CN119936697A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411968803.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海稊米汽车科技有限公司
IPC: G01R31/385 , G06N20/10 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种考虑漏电流的超级电容SOC估计方法，属于电源管理技术领域。包括：建立基于支持向量机的超级电容模型；通过电芯实验，获取第一样本数据集；在静置的状态下，在线获得第二样本数据集，使用第一样本数据集和第二样本数据集完成对所述基于支持向量机的超级电容模型的训练；获取待测试超级电容的环境变量，基于训练好的所述基于支持向量机的超级电容模型得到SOC的变化值，完成所述超级电容的SOC估计。本发明根据超级电容的实际工作状态和环境条件，对漏电流进行动态建模和实时修正，提高了SOC估算的准确性，可以有效防止电源过充或过放，优化能量管理策略，延长系统使用寿命。
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公开(公告)号：CN119783299B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510271792.4
申请日：2025-03-10
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程研究中心
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及铁路站场排水系统技术领域，具体涉及一种铁路站场排水设施网络系统布设方法、存储介质及设备。该方法包括获取铁路站场排水设施网络系统布设的初始资料；根据初始资料提取决策变量；根据决策变量确定工程造价目标函数；根据决策变量结合水动力模型确定排水效率目标函数；由规范确定约束条件；由决策变量、目标函数和约束条件构建得到排水设施网络系统优化模型；将排水设施网络系统优化模型初始化，生成初始种群；使用多目标差分进化算法对初始种群进行差分进化操作，快速生成备选方案集；使用多目标粒子群优化算法对备选方案集中的方案进行迭代优化，输出全局最优方案。本发明能够快速智能协同布设一套优良的铁路站场排水设施网络系统。
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公开(公告)号：CN119720806B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510216275.7
申请日：2025-02-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F18/2135 , G06F18/231 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种用于压实施工中粗粒土级配与形状的参数表征方法，包括如下步骤：S1、获取粗粒土；S2、组合出多种不同级配的粗粒土；对级配参数进行初筛选出代表性级配参数；S3、进行三维扫描获取粗粒土的颗粒形状；对形状参数进行初筛选出代表性形状参数；S4、配制粗粒土若干组，采用代表性级配参数和代表性形状参数对其进行表征；分别进行振动压实试验；S5、基于振动压实试验数据，采用机器学习算法，建立级配参数和形状参数与干密度之间的回归模型；通过回归模型获取的SHAP值来识别影响压实效果的关键参数。本发明筛选出对压实效果具有显著影响的关键参数，能够在施工过程中合理选择适合的材料和参数，优化压实工艺。
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