公开(公告)号：CN113837882A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111224404.5

申请日：2021-10-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张栋 ,  韩莹 ,  毕辉 ,  王乐豪 ,  孙凯强 ,  谈昊然

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种股票收盘价预测方法，涉及深度学习和股票预测技术领域。该股票收盘价预测方法将股票收盘价数据输入构建的股票收盘价预测模型中输出股票收盘价的预测结果。该股票收盘价预测模型包括依次连接的互补集合经验模态分解模块、门控循环单元模块、全连接层、宽度学习。该股票收盘价预测方法提高了股票收盘价的预测精度。

公开(公告)号：CN115481816A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202211242169.9

申请日：2022-10-11

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张龄允 ,  张凯 ,  丁昱杰 ,  卢海鹏 ,  刘洪 ,  张栋 ,  孙凯强 ,  孙志颖 ,  魏明

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了基于互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑LSTM模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用CEEMD对交通流数据进行信号分解、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用LSTM充分挖掘数据的时间特征，从而提高神经网络的学习效率。本发明能够有效提高短时交通流预测的预测精度，为交通部门提供有利的参考价值。

公开(公告)号：CN115660895A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211376217.3

申请日：2022-11-04

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王乐豪 ,  韩莹 ,  曹允重 ,  孙凯强 ,  张栋 ,  闫加宁

IPC: G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习改进深度学习的水资源管理方法，根据历史水资源流量变化预测未来水资源调度需求。所述方法包括：获取历史记录中水资源调度数据；根据历史记录中水资源调度变化，对数据进行信号降噪平稳化处理并划分训练集和测试集；采用深度学习方法对训练集进行特征提取，获取需要的特征信息；将提取的特征信息输入到宽度学习网络层中进行深层特征提取，得到测试模型；将训练集内的特征数据作为输入模型参数，获取相应的测试结果。本实验可以有效提高时间序列数据预测精度，同时也能提升预测效率，提高资源利用率。

公开(公告)号：CN115631624A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211242190.9

申请日：2022-10-11

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张龄允 ,  张凯 ,  丁昱杰 ,  卢海鹏 ,  刘洪 ,  张栋 ,  孙凯强 ,  孙志颖 ,  魏明

IPC: G08G1/01 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了改进互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑Attention模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用改进的CEEMD将交通流数据分解为相对平稳的时间序列信号、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用Attention计算每个时空特征的注意力权重，从而提高模型捕获时空特征的能力和预测准确性。本发明能够使短时交通流预测的精度进一步提升，为交通部门提供有利的参考价值。

公开(公告)号：CN114970815A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210544588.1

申请日：2022-05-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张龄允 ,  张凯 ,  卢海鹏 ,  丁昱杰 ,  刘洪 ,  张栋 ,  孙凯强

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO算法优化LSTM的交通流预测方法及装置，包括：获取的待预测交通流的交通流原始数据并进行预处理，采用预先训练好的交通流预测模型根据预处理后的交通流数据获得交通流预测结果；所述交通流预测模型采用LSTM神经网络，其训练过程包括：基于历史数据，采用改进粒子群算法计算LSTM神经网络的初始优化参数；基于历史交通流数据样本，对初始优化后的LSTM神经网络进行训练，得到最终交通流预测模型。本发明采用动态惯性权重w粒子群算法并融合遗传算法的自适应变异操作对基本PSO算法进行改进，提高交通流的预测精度和预测速度。

公开(公告)号：CN218476700U

公开(公告)日：2023-02-14

申请号：CN202221686173.X

申请日：2022-07-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 曹允重 ,  闫加宁 ,  王乐豪 ,  张栋 ,  孙凯强 ,  张龄允 ,  卢海鹏 ,  谈昊然

IPC: B25J11/00 ,  B25J19/00

Abstract: 本实用新型公开了一种具有语音交互功能的AI人工智能服务机器人，包括机壳，所述机壳顶部固定安装有语音交互平板主机；所述机壳的正面设有内收槽，所述内收槽上方内壁嵌入式安装有喷嘴；所述机壳的侧壁开设有通孔，所述机壳内部靠近所述通孔的位置安装有电机，所述电机设有电机轴，所述电机轴穿过所述通孔固定连接有摆臂，所述摆臂下端外壁的中间位置固定连接有套轴，所述套轴外侧设有螺纹圈，所述螺纹圈上可拆卸地安装有套筒，所述机壳位于套筒下方的位置固定安装有弧形滑轨。本实用新型设计了一种具有语音交互功能的AI人工智能服务机器人，用于实现消毒液的喷出和纸巾的抽取以及收纳，避免了无端的浪费情况。