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公开(公告)号：CN110969290B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911127707.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN110969290A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911127707.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN112001556B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010879460.1
申请日：2020-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉市武昌区水资源管理服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的水库下游水位预测方法，采用最大信息系数来筛选下游水位相关因子；在相关性分析的基础上采用遗传算法优化得到单个相关因子间的最佳特征组合；将下游水位相关因子的最佳特征组合作为输入，构建基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型(CNNLSTM)；采用Adam梯度优化算法来训练CNNLSTM模型权重变量，将训练过的CNNLSTM作为水库下游水位预测模型。本发明的预报方法精细地考虑了下游水位的相关因子，并优化了相关因子的特征组合，采用了深度学习预测模型，有效地提高了下游水位的预测精度，对水库调度中准确计算发电出力具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN110059867B
公开(公告)日：2021-01-19
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：CN112001556A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010879460.1
申请日：2020-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉市武昌区水资源管理服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的水库下游水位预测方法，采用最大信息系数来筛选下游水位相关因子；在相关性分析的基础上采用遗传算法优化得到单个相关因子间的最佳特征组合；将下游水位相关因子的最佳特征组合作为输入，构建基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型(CNNLSTM)；采用Adam梯度优化算法来训练CNNLSTM模型权重变量，将训练过的CNNLSTM作为水库下游水位预测模型。本发明的预报方法精细地考虑了下游水位的相关因子，并优化了相关因子的特征组合，采用了深度学习预测模型，有效地提高了下游水位的预测精度，对水库调度中准确计算发电出力具有至关重要的作用。
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Patent Agency Ranking
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：CN109858173A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910120306.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 华中科技大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Abstract: 本发明属于风光水多能互补联合调度领域，公开了一种风光水互补发电系统联合调度的多目标正切方法，获取当地风速、太阳辐射强度、水电站来水数据；根据风、光、水互补的特性，以水库水位值作为决策编码；同时分析发电效益和生态效益，建立风光水互补发电系统中长期多目标调度模型；提出并采用一种新的多目标方法对建立的模型进行求解，得到兼顾发电、生态的风光水互补发电系统中长期优化调度最优解集；并对求解的多目标方案进行分析。本发明能够充分利用于风光水互补发电系统的中长期规划和调度方案编制，权衡风光水互补发电系统的发电目标和生态目标，最大限度地提高中长期调度的综合效益，具有一定的参考借鉴意义。
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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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