公开(公告)号：CN117420615B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202311491911.4

申请日：2023-11-10

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  河海大学

发明人： 戴强晟 ,  毛莺池 ,  霍雪松 ,  荣毅 ,  汤剑松 ,  朱天昊

IPC分类号： G01W1/02 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开一种基于时空注意力联合门控网络的沿海站点风速预测方法，方法包括：步骤1：输入沿海地区每个站点采集的风速数据，站点的位置信息和时间戳，以及站点采集的辅助特征数据；步骤2：构建风速预测模型；步骤3：利用采集到的数据，训练风速预测模型；步骤4：计算风速预测模型预测的准确率，若准确率超过预设阈值，则执行步骤5，否则，返回步骤3；步骤5：将沿海地区每个站点的风速数据、静态时空数据以及站点的辅助特征数据输入训练好的风速预测模型，获得沿海地区多个站点的风速预测值。与现有技术相比，本发明具有预测效果好、实用性好等优点。

公开(公告)号：CN117633456B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202311535592.2

申请日：2023-11-17

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  河海大学

发明人： 戴强晟 ,  毛莺池 ,  杜云龙 ,  汤剑松 ,  霍雪松 ,  戚荣志 ,  荣毅 ,  朱天昊

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法和装置，收集海上风电场的基本数据和天气事件数据，以及对这些数据进行清洗和编码。根据风电场的特定属性和天气事件表现来构建一个辨识模型，该模型能够准确地识别天气事件。利用WAFL功能来训练一个深度学习模型，该模型能够准确地识别和评估天气事件。根据深度学习模型的输出来解析和理解天气事件的辨识结果。本发明通过引入WAFL功能和深度学习技术，提高了天气事件辨识的准确性和效率。此外，本发明还能够更好地识别和关注那些对海上风电运营可能产生较大影响的天气事件，从而有助于实现更加有针对性和有效的预警和风险管理，减少了大量的人工成本和资源浪费。

公开(公告)号：CN117633456A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311535592.2

申请日：2023-11-17

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  河海大学

发明人： 戴强晟 ,  毛莺池 ,  杜云龙 ,  汤剑松 ,  霍雪松 ,  戚荣志 ,  荣毅 ,  朱天昊

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于自适应焦点损失的海上风电天气事件辨识方法和装置，收集海上风电场的基本数据和天气事件数据，以及对这些数据进行清洗和编码。根据风电场的特定属性和天气事件表现来构建一个辨识模型，该模型能够准确地识别天气事件。利用WAFL功能来训练一个深度学习模型，该模型能够准确地识别和评估天气事件。根据深度学习模型的输出来解析和理解天气事件的辨识结果。本发明通过引入WAFL功能和深度学习技术，提高了天气事件辨识的准确性和效率。此外，本发明还能够更好地识别和关注那些对海上风电运营可能产生较大影响的天气事件，从而有助于实现更加有针对性和有效的预警和风险管理，减少了大量的人工成本和资源浪费。

公开(公告)号：CN117420615A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311491911.4

申请日：2023-11-10

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  河海大学

发明人： 戴强晟 ,  毛莺池 ,  霍雪松 ,  荣毅 ,  汤剑松 ,  朱天昊

IPC分类号： G01W1/02 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开一种基于时空注意力联合门控网络的沿海站点风速预测方法，方法包括：步骤1：输入沿海地区每个站点采集的风速数据，站点的位置信息和时间戳，以及站点采集的辅助特征数据；步骤2：构建风速预测模型；步骤3：利用采集到的数据，训练风速预测模型；步骤4：计算风速预测模型预测的准确率，若准确率超过预设阈值，则执行步骤5，否则，返回步骤3；步骤5：将沿海地区每个站点的风速数据、静态时空数据以及站点的辅助特征数据输入训练好的风速预测模型，获得沿海地区多个站点的风速预测值。与现有技术相比，本发明具有预测效果好、实用性好等优点。

公开(公告)号：CN115691792A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211444692.X

申请日：2022-11-18

申请人： 河海大学

发明人： 袁高腾 ,  周晓峰 ,  汤剑松

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G06F18/22 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种基于MIC结合余弦相似度的原发性肝癌精准化疗HBV再激活预测方法，包括：依据潜在因子和患者标签，构建原始数据集；计算原始数据集中各潜在因子与患者标签之间的最大信息系数；采用余弦相似度算法，计算原始数据集中各潜在因子间的余弦相似度；利用根据最大信息系数和各潜在因子间的余弦相似度构建的评价函数，利用评价函数，计算原始数据集中各潜在因子的评价值，并基于评价值对原始数据集中的潜在因子进行排序，筛选出关键因子集合；采用关键因子集合中各关键因子及患者标签，对支持向量机进行训练，得到最终可用的分类模型；将待预测的关键因子输入至最终可用的分类模型中，得到肝癌患者接受放疗后，HBV是否激活的预测结果。