一种信息校核方法和装置

    公开(公告)号:CN103678655A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201310718946.7

    申请日:2013-12-23

    CPC classification number: G06F17/30289 G06Q50/06

    Abstract: 本发明提供了一种信息校核方法和装置,通过确定所获取的录波信息表中多个工作表分别记录的信息内容后,将根据该录波信息表记录的信息内容的类型,将所有工作表记录的一一对应的序号、第一信息描述和备注逐条存储到对应的第一预设数组中,同时,通过读取目标数据库中的第二遥测量信息、第二遥信量信息和第二遥控量信息,并分别将其中的第二信息描述存储到对应的第二预设数组中,之后,本发明即可根据预设匹配规则,逐条对与其对应的第二预设数组中的第二信息描述进行校核,输出校核结果,从而实现了对目标数据库中的遥测量信息、遥信量信息和遥控量信息中的信息描述的自动校核,提高了校核结果的准确度和校核效率,保证了变电站的安全可靠运行。

    基于韧性城市理论的火灾风险与消防安全动态评估方法

    公开(公告)号:CN115564272A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211287160.X

    申请日:2022-10-20

    Inventor: 周洋 王乃玉

    Abstract: 本发明公开了基于韧性城市理论的火灾风险与消防安全动态评估方法,包括:S1、构建指标集;S2、提取指标集数据:确定评估要素初始状态和离散方法,至少将消防救援机构数据、政府其他职能部门数据及单位和场所数据这些多源异构数据进行融合;S3、关联指标形成体系:分别围绕四个阶段和六个维度对指标集进行分解和分级,关联形成闭环式和全链条评估指标体系;S4、确定指标的量化基准值、初始权重值及指数‑时长的初始对应系数;S5、输出评估结果:建立火灾风险与消防安全动态评估模型,并绘制火灾风险与消防安全态势图;S6、验证和优化模型。本发明可在城市时间、空间维度变化情况下对城市整体火灾风险与消防安全进行评估和预测。

    基于深度学习算法的城市火灾起数空间分布预报方法

    公开(公告)号:CN119227914A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411761077.0

    申请日:2024-12-03

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的城市火灾起数空间分布预报方法,包括:收集原始数据;对原始数据进行预处理;确定用于城市火灾起数预报模型的输入变量和输出变量:输入变量包括城市用地类型栅格数据、过去若干天的气象因子时间序列数据和过去若干天的日火灾起数栅格图集合;输出变量为未来若干天累积火灾起数栅格图;构建基于深度神经网络的城市火灾起数预报模型:城市火灾起数预报模型包括编码器和解码器,所述编码器用于处理时间序列变量,所述解码器用于处理城市用地类型空间变量和特征变量;城市火灾起数预报模型的训练和评估。本发明能够共同处理时间特征和空间特征,预测精度高,有效提升了城市火灾风险预测的准确性。

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