一种基于互信息的LSTM神经网络循环水文预报方法

    公开(公告)号:CN111310968A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN201911329550.7

    申请日:2019-12-20

    摘要: 本发明属于数据处理技术领域,公开了一种基于互信息的LSTM神经网络循环水文预报方法,通过互信息分析对原始数据进行筛选和分类,将降雨、水库水位、流量水文特征作为长短期记忆循环预测模型的输入特征;通过模拟降雨过程训练和确定LSTMC模型的结构,反映洪水的长期变化;利用实际洪水资料对模型的输出进行验证。本发明采用基于互信息的方法分析数据集,充分的捕获当前时刻流量与之前较长时间段的各个水文特征,动态的选取模型的输入特征。本发明利用深度学习算法,采用基于LSTM神经网络的循环预测模型,在用于洪水流量时间序列预测时,克服了水文变化过程受前期各方面因素影响较大的问题,能够较好的自动捕获有效特征。

    基于802.11的感知连通质量自适应任播路由方法

    公开(公告)号:CN106973420B

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201710150933.2

    申请日:2017-03-14

    摘要: 本发明属于车载自组织网络技术领域,公开了一种基于802.11的感知连通质量自适应任播路由方法,利用贝尔曼方程计算每个路口到目的节点的连通质量;用连通质量作为路段的度量指标可以反映节点的密度以及交通状况;根据路段的连通质量,数据到达路口时,自适应的选择下一个路口;这样就能确保选择的路段有一定的车流,避免局部优化的发生;当数据在选择的路段上传输时,一个有效的下一跳选择机制考虑了信道的性能以及节点之间的传输距离,可以减少信息从一个路口到另外一个路口传输过程中所需要的跳数以及重传的次数,从而来可以保障数据快速有效的传输。

    一种基于窄带低压电力线载波通信巡检系统及方法

    公开(公告)号:CN109921828A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910027329.X

    申请日:2019-01-11

    IPC分类号: H04B3/54 G01R22/10 G01R19/175

    摘要: 本发明涉及一种基于窄带低压电力线载波通信巡检系统,包括:电能采集模块,用于采集电能量信号;微控制器模块,连接电能采集模块,用于接收并传输电能量信号;载波通信模块,连接微控制器模块,用于对电能量信号进行调制解调,转换成模拟电能量信号;滤波模块,连接载波通信模块,用于滤除模拟电能量信号的干扰信号;耦合模块,连接滤波模块,用于将模拟电能量信号耦合到电力线上进行传输;过零检测模块,连接耦合模块,用于检测电力线上电压零点时刻,消除电力线上固有脉冲的影响。本发明提出的系统,通过电力线来传输巡检信息,结构简单、成本低廉、部署灵活,无需重新布线,可部署在通信传输带宽小、低压电力线等场合。

    一种网络路径延迟测量方法及其装置与时间同步系统

    公开(公告)号:CN109818826A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201910027368.X

    申请日:2019-01-11

    IPC分类号: H04L12/26 H04J3/06

    摘要: 本发明涉及一种网络路径延迟测量方法及其装置与时间同步系统,包括获取触发数据;获取预设状态机信息表;根据所述触发数据从所述预设状态机信息表中获取状态机,并根据所述状态机生成反馈信息;在任务队列中对所述反馈信息进行排队处理,得到排队结果,根据预设时间对所述排队结果进行检测,得到检测结果;根据所述检测结果对所述状态机进行状态处理,以获取时间戳,并根据所述时间戳计算路径延迟测量数据。本发明通过任务定时队列调度将延迟测量中的所有状态机状态统一跳转接口,并在任定时务队列中启用任务定时器定时处理,从而减少了系统调用延迟的不确定性,最终提高了系统的执行效率,提高了路径延迟测量和时间同步的时间精度。

    一种基于收缩自编码器特征学习的遥感图像变化检测方法

    公开(公告)号:CN109191418A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810652850.8

    申请日:2018-06-22

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/10 G06T7/90

    摘要: 本发明属于图像分析技术领域,公开了一种基于收缩自编码器特征学习的遥感图像变化检测方法,利用多时相图像生成不同尺度下的差异图像用以记录时相图中的差异信息;基于SLIC超像素分割算法对差异图像进行分割,获取具有同质地貌信息邻域特征块;选取部分分割后的小块,对尺度进行调整后作为训练样本输入到栈式收缩自编码器进行特征学习;基于自编码器提取的高阶特征重构生成新的差异图像;对新生成的差异图像利用k-mean聚类算法实现二分类,得到检测结果。本发明可以由多尺度差异图像的生成,利用多尺度差异信息的SLIC分割,基于栈式收缩自编码器的特征学习以及特征重构再差异分析这个部分组成。

    一种基于分布式网络的时间感知模块及其时间同步系统

    公开(公告)号:CN108650259A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810438402.8

    申请日:2018-05-09

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明涉及一种基于分布式网络的时间感知模块及其时间同步系统,一种基于分布式网络的时间感知模块,包括:同步站点单元,主时钟单元,从时钟单元,第一端口,第二端口,数据中转单元,一种基于分布式网络的时间同步系统,包括多个时间感知模块组成,本发明实施例通过时钟选择算法调用时间感知模块的相关单元,并通过计算链路延时和测量时间差,最后完成相连的时间感知模块之间的时钟同步,从而达到分布式网络的时钟同步,使得分布式网络时钟同步系统的时钟同步精度到达纳秒级别,且该分布式网络具有较强的稳定性,从而满足更多设备的需求。

    一种分布式网络时钟同步方法

    公开(公告)号:CN108650050A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810439744.1

    申请日:2018-05-09

    IPC分类号: H04J3/06

    摘要: 本发明涉及一种分布式网络时钟同步方法,应用于分布式网络,包括:通过时钟选择算法确定主设备以及从设备;测量所述主设备与所述从设备的链路延时;通过所述链路延时获取所述主设备与所述从设备的时间差;通过所述主设备和所述时间差完成所述从设备的时钟同步。本发明实施例通过测量链路延时,并且通过链路延时计算时间差,然后实现时钟同步,使得分布式网络的时钟同步精度到达纳秒级别,并且使该分布式网络具有较强的稳定性,即当分布式网络中的设备出现异常时,该分布式网络能够在很短时间内自适应调整网络结构,重新选择合适的主时钟并完成时钟同步。

    一种建筑能耗数据采集方法

    公开(公告)号:CN108632281A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201810438431.4

    申请日:2018-05-09

    IPC分类号: H04L29/06 H04L12/26 H04L9/06

    摘要: 本发明涉及一种建筑能耗数据采集方法,基于建筑能耗数据采集系统,所述建筑能耗数据采集系统包括采集装置、主处理器和服务器,其中包括如下步骤:对采集装置、主处理器和服务器进行初始化配置;所述采集装置实时采集仪表设备的能耗数据,并将所述能耗数据发送至所述主处理器;所述主处理器接收所述能耗数据,对所述能耗数据进行加密,获取加密文件,并将所述加密文件上传至所述服务器;所述服务器接收所述加密文件。本实施例通过采集装置能够对仪表设备进行实时读取,获取仪表设备的能耗数据,解决了现有技术中数据统计缺乏实时性和持续性的技术问题,并且对能耗数据进行加密后再上传,提高了数据传输的安全性。

    一种便携式扫描仪
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108600571A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810439233.X

    申请日:2018-05-09

    IPC分类号: H04N1/04 H04N1/00

    摘要: 本发明涉及一种便携式扫描仪,包括相互连接的光学采集前端和数据处理后端,其中,所述光学采集前端包括第一壳体,所述第一壳体的底部设置有滚动件和扫描窗口,所述滚动件内侧设置有编码器,所述第一壳体的内部设置有CIS传感器和AD采样模块;所述数据处理后端包括第二壳体,所述第二壳体的上表面设置有显示屏和多个控制按键,所述第二壳体的内部设置有控制电路板,所述编码器、所述CIS传感器和所述AD采样模块均电连接至所述控制电路板。该便携式扫描仪的光学采集前端与数据处理后端分离,且光学组件和CIS传感器单独整合至体积紧凑的采集前端,能够在狭小空间内进行图像扫描。