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公开(公告)号：CN110059867A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910238384.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 华中科技大学 , 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开一种共享权重长短期记忆网络(SWLSTM)结合高斯过程回归(GPR)的风速预测方法，该方法主要包括：采用共享权重来简化标准长短期记忆网络(LSTM)的结构；利用结合了mini-batch机制的Adam优化算法来训练SWLSTM，得到具有高准确率的风速点预测结果；将SWLSTM得到的点预测结果作为GPR的输入，二次预测得到风速概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的风速区间预测结果。本发明的预测方法通过共享权重缩减了LSTM的训练时间，结合GPR使得SWLSTM有能力进行概率预测和区间预测。SWLSTM-GPR可得到高精度的风速点预测结果，合适的风速区间预测结果和可靠的风速概率预测分布，对风电的规划和应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109902801A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910058334.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。
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公开(公告)号：CN108112049A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711351966.X
申请日：2017-12-15
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: H04W40/10 , G06N3/006 , H04W52/0209
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼群算法的无线传感器网络能效优化分簇方法，包括，汇聚节点将初始配置信息分别发送到所有簇头节点和普通节点，并对网络信息进行汇聚采集；根据当前网络信息，获得所有簇头节点到汇聚节点的最优路由方案和最优分簇方案；根据最优分簇方案和最优路由方案，对整个无线传感器网络进行分簇路由配置；簇头节点对所在分簇进行数据融合并发送到汇聚节点，完成信息汇聚采集。本发明技术方案的方法，在能效优化分簇问题中引入改进的鲸鱼群算法，利用改进鲸鱼群算法在多峰优化问题的求解能力，求解无线传感器网络能效优化分簇问题；同时，路由算法能够有效平衡簇头节点在转发数据时的能量消耗，从而有利于进一步延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN111292044B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010131575.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种工程物资多级库存控制方法，包括以下步骤：提供一种针对一个计划期内工程物资的多级库存计划，所述多级库存计划采用两级供应链结构，所述两级供应链结构由供应商和施工现场组成，一个施工现场的一种物资由一个供应商供应，一个供应商可以负责多个施工现场的某一种物资供应，所述两级供应链结构下的多级库存计划可输出两级计划，即面向施工现场的调拨计划和面向供应商的生产计划。本发明考虑工程物资供应链环境下，不同层次节点之间库存的相互影响，设计多级库存计划方法，实现对供应链库存的全局优化与控制，使工程物资供应链多级库存计划在实际运行中更加有效。
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公开(公告)号：CN109902801B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910058334.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法，包括：设置贝叶斯神经网络各层维度；选定贝叶斯神经网络的权重参数的先验概率分布，通过变分参数对贝叶斯神经网络的权重参数进行参数化，来近似贝叶斯神经网络的权重参数的后验概率分布；计算先验概率分布与变分后验概率分布的相对熵，并根据训练数据集计算期望对数似然函数；根据相对熵和期望对数似然函数，构建目标函数；最大化目标函数，训练变分推理参数；使用训练好的变分推理贝叶斯神经网络，对未知洪水进行集合预报。本发明将变分推理与BNN模型结合，通过变分分布近似贝叶斯网络模型权重参数的后验概率，简化了计算过程，定量描述洪水预报的不确定性，提高准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109670650B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811611895.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明属于梯级水库群多目标优化调度模型求解技术领域，公开了一种基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法，首先收集梯级水库群的电站基本资料和水文资料；其次根据具体需求建立调度目标并添加调度约束条件；然后以调度期内各时刻的水位为决策变量，采用基于R支配的改进飞蛾扑火多目标优化算法(R‑NSIMFO)对建立的梯级水库群调度模型进行求解；最后根据求解结果得到相应的调度方案集。本发明的求解方法从进化算法和多目标机制两个方面进行改进，有能力获得收敛性和分布性均较优的非劣调度方案集，对实现整个梯级水库群综合效益最大化具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN111369283A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010131578.6
申请日：2020-02-28
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿真的工程物资采购调价策略选择方法，包括以下步骤：基于工程物资采购调价策略所涉及的各项数据，选取不同参数组合，生成多种调价策略；分析价格影响因素及历史数据，选取价格走势；生成选定价格走势下的仿真案例集合；在多种不同调价策略下对仿真案例集合进行计算，统计结果进行分析。本发明通过对历史价格数据的分析，结合价格影响因素确定走势，使用仿真优化算法生成贴近实际的仿真案例，运用统计学方法对结果进行分析，旨在选取符合要求的调价策略，分析结果可视化，辅助决策者做出决策。
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公开(公告)号：CN111292044A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010131575.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工程物资多级库存控制方法，包括以下步骤：提供一种针对一个计划期内工程物资的多级库存计划，所述多级库存计划采用两级供应链结构，所述两级供应链结构由供应商和施工现场组成，一个施工现场的一种物资由一个供应商供应，一个供应商可以负责多个施工现场的某一种物资供应，所述两级供应链结构下的多级库存计划可输出两级计划，即面向施工现场的调拨计划和面向供应商的生产计划。本发明考虑工程物资供应链环境下，不同层次节点之间库存的相互影响，设计多级库存计划方法，实现对供应链库存的全局优化与控制，使工程物资供应链多级库存计划在实际运行中更加有效。
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公开(公告)号：CN109063939A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811296424.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明属于风速预测技术领域，公开了一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统，分别采用皮尔逊相关系数和最大信息系数来探究变量间的线性和非线性相关性以筛选风速相关因子；在相关性分析的基础上利用格兰杰因果关系检验探究风速及风速因子在统计意义上的因果关系；将因果关系的结构分为5类，并通过“分解‑虚变量‑剪枝”的方法将所有类型的因果关系统一为一种等价树因果关系结构；针对等价树因果关系结构，提出基于邻域门的长短期记忆网络模型来预测风速。本发明的预报方法(NLSTM)精确考虑了风速及风速因子之间的因果关系，有效提高了风速的预测精度，对风电的应用和电网的调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN107846719A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711353411.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼群算法的无线传感器网络路由方法，包括对网络中的传感器节点分别进行编码；汇聚节点收集每个传感器的信息，构成全局信息；根据全局信息进行路由计算，获得每个传感器的最优转发路径；传感器根据路由表中的最优转发路径，将包含有信息的数据包发送给汇聚节点；汇聚节点接收数据包，获取节点的剩余能量信息，并对全局信息进行更新。本发明技术方案的方法，通过对WSA进行改进，利用其多峰优化的优异性能，解决了无线传感器网络路由问题。通过对鲸鱼群算法的编码策略和目标函数模型进行相应的改进，既考虑了路径的传播能耗也考虑了路径的长度，有效地提高了能效并延长整个无线传感器网络寿命。
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