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公开(公告)号：CN107622322B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201710701183.3
申请日：2017-08-16
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 清华大学
摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。
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公开(公告)号：CN107622322A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710701183.3
申请日：2017-08-16
申请人： 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 清华大学
摘要： 本发明提出了中长期径流的预报因子识别方法、中长期径流的预测方法。该中长期径流的预报因子的识别方法包括：(1)标准化处理；(2)设定预见期，将一系列不同滞后期的标准化后的径流序列Q和气候因子集序列F组成的备选预报因子集合X，并将对应标准化后的径流序列Q作为Lasso回归中的集合Y；(3)给定一个参数λ，交叉验证并计算出预报集合Y’，将集合Y’与集合Y进行对比获得参数λ的第一评价指标；(4)选取M个不同的参数λ，对其第一评价指标进行归一化处理并对其结果相加作为评分；(5)统计每个参数λ的总评分，选出总评分最高的参数λ作为最优参数；(6)根据最优参数在步骤(3)中获得的各个气候因子的回归系数，非零的回归系数对应的气候因子被识别为预报因子。
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公开(公告)号：CN104614521B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201510073649.0
申请日：2015-02-11
申请人： 清华大学
IPC分类号： G01N33/553 , B01L3/00
摘要： 本发明提供了一种基于微流控芯片的免疫团聚检测方法，包括：利用微流控芯片，通过控制磁场在所述芯片微沟道的特定区域动态富集免疫磁珠，形成磁珠塞；控制样品液循环流过所述磁珠塞，使所述样品液中抗原被所述免疫磁珠捕获；被所述磁珠捕获的抗原与另一磁珠免疫结合，形成两个或以上的磁珠的团聚；通过检测所述磁珠的散射光信号，统计单个磁珠和团聚磁珠的数量，获得样品中抗原的浓度。本发明提供了一种微流控芯片。本发明还提供了一种基于微流控芯片的免疫团聚检测系统，包括：微流控芯片、微泵驱动装置、微阀驱动装置、磁珠塞控制装置及光学检测模块。本发明有利于实现微小型免疫检测仪器，降低检测限，实现低浓度抗原的检测。
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公开(公告)号：CN113592143B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110719851.1
申请日：2021-06-28
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，所述预报因子中的降雨因子是通过对降雨预报数据进行校正后得到的；将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，其中，所述训练好的径流集合预报模型是由样本径流集合预报数据，对多个数据驱动模型进行训练得到的。本发明提升了中长期径流预报精度和可靠度，并且解决了传统中长期径流预报方法仅能产生确定性径流预报结果的问题。
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公开(公告)号：CN113592143A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110719851.1
申请日：2021-06-28
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，所述预报因子中的降雨因子是通过对降雨预报数据进行校正后得到的；将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，其中，所述训练好的径流集合预报模型是由样本径流集合预报数据，对多个数据驱动模型进行训练得到的。本发明提升了中长期径流预报精度和可靠度，并且解决了传统中长期径流预报方法仅能产生确定性径流预报结果的问题。
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公开(公告)号：CN104225964B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201410474836.5
申请日：2014-09-17
申请人： 清华大学 , 中国航天员科研训练中心
摘要： 本发明公开了一种微流体气泡排除装置及其制备方法以及采用该微流体气泡排除装置的微流体器件。其中，所述微流体气泡排除装置包括：通道底层和位于所述通道底层之上的疏水多孔层，所述通道底层和疏水多孔层之间形成微流通道；其中，通道底层位于所述微流通道的一侧具有至少1个凸台条。本发明克服了传统微流体排气方法对重力的依赖，能够提高排气效率、并满足微重力环境下的微流体器件排气要求。本发明中的微流体气泡排除装置易于与其他微流控芯片集成，能满足不同粘度的液体的气泡排出。
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公开(公告)号：CN104225964A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410474836.5
申请日：2014-09-17
申请人： 清华大学 , 中国航天员科研训练中心
摘要： 本发明公开了一种微流体气泡排除装置及其制备方法以及采用该微流体气泡排除装置的微流体器件。其中，所述微流体气泡排除装置包括：通道底层和位于所述通道底层之上的疏水多孔层，所述通道底层和疏水多孔层之间形成微流通道；其中，通道底层位于所述微流通道的一侧具有至少1个凸台条。本发明克服了传统微流体排气方法对重力的依赖，能够提高排气效率、并满足微重力环境下的微流体器件排气要求。本发明中的微流体气泡排除装置易于与其他微流控芯片集成，能满足不同粘度的液体的气泡排出。
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公开(公告)号：CN114492952B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210008178.5
申请日：2022-01-06
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的短临降水预报方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：数据获取及处理，得到雷达组合反射率以及风场数据；选择观测期、预见期和输入因子‑预报输出量划分数据集样本；以卷积层和卷积LSTM层为基础构建深度学习网络；选择在训练过程中对样本的学习效果具有显著影响的超参数进行优化，得到最优网络结构；网络训练，得到最终深度学习网络模型，模型输出即为预测的降水量。本发明通过雷达回波充分考虑空中的水汽含量对降水的影响，同时根据风场考虑水汽的输送和变化对降水的影响，对短临降水进行准确有效的定量预报，提高降水预测的命中率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN113592144B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110720101.6
申请日：2021-06-28
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N20/00 , G06Q10/0635
摘要： 本发明提供一种中长期径流概率预报方法及系统，该方法包括：根据预见期、预报因子和所述预报因子对应的历史径流数据，构建目标区域内的预报因子集；将所述预报因子集输入到训练好的中长期径流预报模型中，得到径流概率预报正态分布结果，其中，所述训练好的中长期径流预报模型是基于样本预报因子集，对改进的支持向量回归模型进行训练得到的，所述改进的支持向量回归模型是由三层贝叶斯推断框架和支持向量回归模型耦合得到的；对所述径流概率预报正态分布结果进行数据处理，得到所述目标区域在所述预见期内的径流概率预报结果。本发明解决传统数据驱动模型无法产生中长期径流概率预报的问题，更好地反映未来径流的不确定性。
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公开(公告)号：CN105536898B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510922866.2
申请日：2015-12-14
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开一种微流控芯片、基于该芯片的全血血细胞分离系统、该系统的制作方法及利用该系统进行全血血细胞分离的方法，用于对血细胞进行分离，能够克服现有技术分离效率低、小型化和轻量化不足的缺陷，满足现场即时血样分离需求。所述芯片通过将包含主要流道结构的基片层先后与微孔滤膜层和包含上层流道结构的柔性聚合物层键合制成，并在内部形成微沟道系统，所述微沟道系统包括：微泵区、循环区、第一沟道、第二沟道、第三沟道，以及由主要流道结构、微孔滤膜层和上层流道结构形成的过滤区。
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