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公开(公告)号:CN110674966A
公开(公告)日:2020-01-10
申请号:CN201910486073.9
申请日:2019-06-05
摘要: 本发明涉及一种电力电缆巡检路径优化方法,用于根据巡检任务规划巡检路径,电力电缆巡检路径优化方法包括以下步骤:步骤1:基于电力电缆分布拓扑和巡检任务建立待巡检的电力电缆对应的必经点集合,必经点集合中包含执行巡检任务的若干个必经节点;步骤2:确定必经点集合中的两个必经节点分别为巡检起点和巡检终点;步骤3:求解一条由巡检起点到巡检终点的最短路径作为当前路径,当前路径由若干段子路径组成;步骤4:针对必经点集合中除巡检起点到巡检终点以外的各个必经节点,循环执行节点插入方法,最终得到所需的巡检路径。本发明能够规划出较为合理的巡检路径,从而使得依据该巡检路径所进行的巡检工作能够高效率、低成本的完成。
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公开(公告)号:CN109918815A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201910193279.2
申请日:2019-03-14
IPC分类号: G06F17/50
摘要: 本发明涉及一种电力电缆防外破检测方法,包括以下步骤:步骤1:基于城市工程管线综合规划规范所规定的电力电缆与各类别的市政管线或建筑物/构筑物之间的安全距离,以电力电缆为目标构建电力电缆碰撞分析规则库;步骤2:获取电力电缆的基础信息,逐类别判断市政管线或建筑物/构筑物与电力电缆之间的实际距离是否与电力电缆碰撞分析规则库匹配,从而找到与电力电缆碰撞分析规则库不匹配的电力电缆的局部或全部并将其作为可能出现外破隐患的电力电缆对象,进而输出可能出现外破隐患的电力电缆对象的信息。本发明能够能够快速对电力电缆可能出现的外破情况进行检测并输出信息提醒相关人员,从而便于施工调整。
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公开(公告)号:CN109934495A
公开(公告)日:2019-06-25
申请号:CN201910193285.8
申请日:2019-03-14
摘要: 本发明涉及一种三维精细化电力电缆数据模型的构建方法,包括以下步骤:步骤1:针对电力电缆分别构建反应其空间特性的空间数据模型和反映其电气特性的公共信息模型;步骤2:将空间数据模型和公共信息模型相融合而得到三维精细化电力电缆数据模型;步骤3:存储三维精细化电力电缆数据模型以供调用。本发明还提供一种基于上述三维精细化电力电缆数据模型的构建方法的三维精细化电力电缆数据模型的应用方法,该应用方法为:调用所存储的三维精细化电力电缆数据模型,并进行索引和分析,得到电力电缆的相关信息以供实际生产使用。本发明通过两种模型的融合,从而能够全面、有效地反映电力电缆的相关信息,从而为电力电缆的精益化管理提供支撑。
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公开(公告)号:CN116433069A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310147970.3
申请日:2023-02-22
申请人: 苏州工业园区测绘地理信息有限公司
IPC分类号: G06Q10/0639
摘要: 本发明公开了一种支持算法自定义的产业转型升级评级方法,包括以下步骤:获取待评级区域内所有企业的评级数据,建立数据库;基于数据库中企业类型,配置评级系统的评价对象类型;基于评价对象类型,配置评级系统的指标体系,确定指标体系中每一指标层的单一得分算法和评价对象的综合得分算法;基于数据库中企业对地块的持有方式,配置评级系统的评价单元,由评价对象的综合得分确定评价单元的总得分;基于评价单元的总得分,配置评级系统的评级比例划分;利用配置完成的评级系统,获取待评级区域各级别的评价单元的数量,输出产业转型评级结果。还公开了使用上述方法的评级系统。该方法能够根据评级需求灵活定制评级模型,全面反映升级现状。
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公开(公告)号:CN113590706A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110887356.1
申请日:2021-08-03
申请人: 苏州工业园区测绘地理信息有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于CIM的可视化平台,包括:数据处理模块、数据存储模块、数据发布模块、平台可视化模块。本发明的一种基于CIM的可视化平台,通过数据处理模块将多源数据融合,并通过平台可视化模块将二维空间数据和三维空间数据一体化、显示一体化、分析一体化、服务发布一体化,最后通过数据发布模块分别发布二维空间数据和三维空间数据,从而使得数据存储到发布的过程中效率更高,同时由于数据在传输过程中处于一体化状态,从而使得其在传输过程中更流畅。
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公开(公告)号:CN114511250A
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202210258025.6
申请日:2022-03-16
申请人: 苏州工业园区测绘地理信息有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的企业外迁风险预警方法,所述方法的步骤包括:构造特征变量,形成企业外迁预测特征数据库;在所述企业外迁预测特征数据库中的数据呈平衡数据集的状态下,构建特征选择模型并建立模型数据库;根据所述模型数据库中的数据,建立并验证企业外迁预测模型;对构建完成的所述企业外迁预测模型输入新样本,得所述新样本对应的企业外迁概率。还公开了实施上述方法的基于机器学习的企业外迁风险预警系统。该风险预警方法保证数据获取的可行性和便利性,适用性强、通用性强,能够直接得到企业外迁概率,准确性高。
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