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公开(公告)号：CN112680501B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202011616109.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微生物的列车车厢空气通风调节方法、系统及存储介质，根据各测点间微生物扩散情况调节通风系统，进而降低乘客所在区域的微生物污染指标。该方法对铁路列车空气质量调控有着指导作用。本发明研究了微生物污染与大气污染物浓度的映射关系，能有效解决微生物检测的实时性问题，确保对列车车厢内微生物污染的实时调控。
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公开(公告)号：CN110457781B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910670306.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种面向乘客舒适性的列车过隧道时长计算方法，通过安装在列车头尾两端的车载温度、湿度和气压传感器获取列车通过隧道时的气压气象参数序列，通过事先安装的应答式装置获取当前位置距离隧道出口的里程序列，构建隧道气象参数数据库。通过建筑区划和平均温度分布模型实现数据库内隧道气压气象参数分类。在此基础上对每个类别进行典型序列提取，构建RGB彩色图像联合模板匹配模型。并对RGB彩色图像联合模板匹配模型输出误差建立LSSVM误差模型。最后将两种模型有机融合，实现列车通过隧道时长的精确计算。
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公开(公告)号：CN110555551B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910781525.6
申请日：2019-08-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧城市的空气质量大数据管理方法及系统，对多个智慧城市的空气质量数据进行管理和预警。建立一个多维空气质量大数据库，该数据库为云端数据库，提供存储和检索的功能。基于Hadoop平台搭建智慧城市的空气质量大数据管理主系统，云端主系统的数据来源于各个分系统的监测点，监测点本地仅储存少量历史数据，空气质量预警分系统从主系统获取所需数据，结合多种影响因素和其相应的数据特征，使用基于Spark的分布式预测模型对当地空气质量数据进行预测，对可能出现的严重情况进行预警，并采取处理措施。
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公开(公告)号：CN109447499B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811327730.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 中南大学 , 中车青岛四方机车车辆股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通系统成本关键要素多域交互影响分析方法，通过对轨道交通系统成本大数据分解，将安全域、性能域、环境域和安全域边界条件进行量化，建立基于数据驱动的轨道交通系统成本要素安全域、性能域、环境域交互影响规律模型，在保证安全的前提下，分析成本要素在安全域、性能域、环境域的交互映射关系，确定轨道交通系统成本关键要素，为轨道交通系统全生命周期成本控制提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN108510129B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810327226.0
申请日：2018-04-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆实时电量智慧预测方法及装置，该方法针对车辆行驶的主要耗电方面如空调、风阻等方面进行研究，并结合复杂的道路环境，建立耗电量预测模型，所选用的模型基于神经网络训练获得，自主学习性强，准确度好；该模型预测电量与电池本身无关，模型实时进行训练，能辨识不同路况环境上电量的使用情况，预测结果准确性高、时效性好，较好的避免了现有技术中只针对电池的基本工作原理和充放电特性来计算耗电量引起的不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110361207B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910677416.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明公开了一种智能列车走行部在线状态预测系统，包括列车走行部分解模块、列车走行部历史数据获取模块、列车走行部实时数据获取模块和列车走行部状态预测模块；列车走行部分解模块对列车走行部进行分解；列车走行部历史数据获取模块获取列车走行部历史数据信息；列车走行部实时数据获取模块获取列车走行部的实时数据信息；列车走行部状态预测模块建立针对不同类别走行部的列车走行部状态预测模型并对列车走行部的状态进行在线实时预测。本发明还公开了所述智能列车走行部在线状态预测系统的方法。本发明能够实时预测列车走行部的状态，提高检修效率和检修准确度，保证列车的行车安全以及行车舒适度，而且可靠性高，实时性好。
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公开(公告)号：CN109447498B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201811327728.X
申请日：2018-11-08
Applicant: 中南大学 , 中车青岛四方机车车辆股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通系统成本关联多域影响要素大数据驱动分析方法，建立基于安全域、性能域和环境域的LCC分析模型，构建影响要素驱动数据，分析轨道交通系统成本影响要素对安全、性能、环境以及全生命周期成本的影响度，得到安全域强相关要素、性能域强相关要素、环境域强相关要素和全生命周期成本敏感要素，获取轨道交通系统成本优化重点关注对象，对轨道交通系统全生命成本进一步优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110161192B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910615743.2
申请日：2019-07-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧农业全天候污染物无人机三维测量方法，属于污染监控技术领域，本发明提出了在目标农作物种植区域内利用均匀分布的无人机自主升降的方法对该区域内的水源、土壤、大气和夜间光照四种自然因素所包含的主要污染物浓度进行随高度变化的实时离散点采样，在一定程度上保证了测量过程的时效性和准确性，避免了不同子区域污染物浓度随高度变化或地域变化的随机性和偶然性，有利于农业种植的智能化管控；本发明方法能够优化农作物种植区域关于污染物浓度管控与决策的有效资源配置，为农作物在多污染源安全浓度环境下健康生长提供保证，助推智慧农业稳健发展。
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公开(公告)号：CN108572648B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810372830.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶车辆电源多源融合预测方法及系统，该方法运用多传感器数据融合技术，将采集到的有效积雪深度、道路坡度、电池温度等多种参数融合到无人驾驶车辆电池电量综合预测模型中，实现了积雪道路环境等复杂环境下无人驾驶车辆的电池电量智能化综合计算，为无人驾驶车辆电池设计研发领域提供了更加完备的考虑因素。该系统结构简单，摆脱了对于道路沿线固定式积雪深度测量装置的依赖，实现了无人驾驶车辆供电系统的资源优化配置，使无人驾驶车辆的续航能力得到了一定程度的提升。
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公开(公告)号：CN111546854A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010558477.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能列车空调机组在途识别与诊断方法，其中方法包括：获取列车空调机组分别在多种预设的环境参数下、按正常工况运行时的内部运行参数，构建正常参数数据库；获取列车空调机组分别在多种预设的环境参数下、且不同故障工况运行时的内部运行参数，构建异常参数数据库；在正常参数数据库中找到与每组异常参数和正常参数相匹配的正常参数，并计算相应的残差作为训练样本；以所有训练样本和对应的工况类型，训练获得故障预测模型；以相同方法获取实时的残差时间序列，输入至故障预测模型，得到多个工况类型预测结果，并综合评估得到最终的实时工况类型。本发明可以提高故障预测精度。
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