一种基于深度学习的负荷分解方法

    公开(公告)号:CN112001486A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010886932.6

    申请日:2020-08-28

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的负荷分解方法,涉及利用GRU-CNN融合网络将家庭用电总负荷进行分解,得到特定用电器的负荷数据。该方法包括:使用滑动窗口捕获家庭用电总负荷的时间序列数据,构建GRU-CNN融合网络,并利用该网络并行提取输入序列的长距离特征和短距离特征,融合两种特征得到特定用电器的用电负荷。本发明充分发挥了深度学习的特征提取能力,有效结合了GRU网络对输入序列的长距离特征捕获能力和CNN网络对输入序列的短距离特征捕获能力,避免了单一网络提取输入序列特征的局限性,使本发明方法的适应能力更强、适用范围更大,准确率更高。

    一种基于深度学习的负荷分解方法

    公开(公告)号:CN112001486B

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202010886932.6

    申请日:2020-08-28

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的负荷分解方法,涉及利用GRU‑CNN融合网络将家庭用电总负荷进行分解,得到特定用电器的负荷数据。该方法包括:使用滑动窗口捕获家庭用电总负荷的时间序列数据,构建GRU‑CNN融合网络,并利用该网络并行提取输入序列的长距离特征和短距离特征,融合两种特征得到特定用电器的用电负荷。本发明充分发挥了深度学习的特征提取能力,有效结合了GRU网络对输入序列的长距离特征捕获能力和CNN网络对输入序列的短距离特征捕获能力,避免了单一网络提取输入序列特征的局限性,使本发明方法的适应能力更强、适用范围更大,准确率更高。

    基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法

    公开(公告)号:CN118568643B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202411034697.4

    申请日:2024-07-31

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法,本发明为了避免模板支架上采集的正常的多维状态数据由于数据本身表现的离散导致的异常划分失误问题,在分析模板支架不同位置采集的多维状态数据时,考虑了同一个传感器不同时间采集的多维状态数据的变化情况和不同位置对应的不同传感器采集的多维状态数据的变化一致性,对COF异常检测算法中的连通性进行修正,提高了多维状态数据异常程度计算的准确性,进而提高了模板支架承载状态监测的可靠性。

    基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法

    公开(公告)号:CN118568643A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202411034697.4

    申请日:2024-07-31

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于物联网的模板支架承载状态自动化监测方法,本发明为了避免模板支架上采集的正常的多维状态数据由于数据本身表现的离散导致的异常划分失误问题,在分析模板支架不同位置采集的多维状态数据时,考虑了同一个传感器不同时间采集的多维状态数据的变化情况和不同位置对应的不同传感器采集的多维状态数据的变化一致性,对COF异常检测算法中的连通性进行修正,提高了多维状态数据异常程度计算的准确性,进而提高了模板支架承载状态监测的可靠性。

    一种多功能清污机器人
    8.
    实用新型

    公开(公告)号:CN215977646U

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202122551181.5

    申请日:2021-10-22

    摘要: 本实用新型为一种多功能清污机器人,包括底盘、机械臂、主控模块、超声波测距模块、摄像头模块和清淤组件;所述清淤组件包括铲斗、集污箱、吸污泵和绞龙;铲斗转动安装在底盘底部的前端,铲斗内转动安装有绞龙;铲斗通过吸污管与集污箱连接,集污箱位于底盘底部的后端,集污箱内设置有吸污泵;该机器人还包括蓝牙通信模块,蓝牙通信模块能与移动终端内置的蓝牙模块配对连接,移动终端上安装有机器人控制小程序。既能通过铲斗清理淤泥,又能通过机械臂拾取块状垃圾,适用于城市管网和废弃海滩等环境;通过蓝牙通信模块与移动终端进行双端通信,通过机器人控制小程序控制机器人完成相关动作;同时通过蓝牙通信模块将采集的视频实时传输至移动终端。