一种基于多代理的工业大用户能效优化控制方法

    公开(公告)号:CN106249598A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201610848983.3

    申请日:2016-09-26

    申请人: 河海大学

    发明人: 陈星莺 余昆 刘帅

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明提供了一种基于多代理的工业大用户能效优化控制方法,将工业大用户的用电负荷分类为生产用电系统、照明用电系统以及空调用电系统,在定义了各用电系统能效的基础之上,设计了工业大用户用电系统MAS框架,并构建了工业大用户用电系统Agent模型、用电系统控制Agent模型和用电系统中央协调控制Agent模型,以工业大用户整体能效最优为目标研究了工业大用户用电优化方案。算例分析以某一工业大用户为例,验证了本发明所提出的用电优化方案的有效性,可以在保证用户用电体验的条件下,减少用户用电成本,提高企业的生存竞争力。

    一种基于多特征融合的遥感图像分类方法

    公开(公告)号:CN102622607B

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:CN201210043064.0

    申请日:2012-02-24

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于多特征融合的遥感图像分类方法,包括以下步骤:步骤A、分别提取训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征;步骤B、分别利用训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征进行支持向量机训练,得到三个不同的支持向量机分类器;步骤C、对于未知的测试样本,分别提取其视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征,并利用步骤B中所得到的相应的支持向量机分类器进行类别预测,得到三组类别预测结果,然后采用加权综合法对三组类别预测结果进行综合,从而得到最终的分类结果。本发明进一步采用改进的词袋模型进行视觉词袋特征提取。相比现有技术,本发明可以获得更精确的分类结果。

    基于多尺度排列熵的微波链路识别降水粒子方法

    公开(公告)号:CN117421628A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311320247.7

    申请日:2023-10-11

    摘要: 本发明公开了一种基于多尺度排列熵的微波链路识别降水粒子方法,获取多环境微波链路衰减数据并根据所属降水粒子类型进行划分;多尺度粗粒化衰减信号数据,对结果序列重构和概率计算后进行多尺度排列熵计算;计算每段衰减信号时间序列的平均衰减率,构建平均衰减率‑尺度‑排列熵三维数据集;统一数据大小,划分训练集和测试集并训练构建好的2D‑CNN网络;输入微波链路数据,利用多尺度排列熵与训练好的网络模型识别降水粒子。本发明通过多尺度排列熵和微波链路数据能够对微波信号时间序列进行多尺度粗粒化并衡量其复杂性和随机性,结合链路平均衰减率构建三维数据集,利用训练好的2D卷积神经网络实现快速降水粒子识别。

    一种利用自身浮力的单向流动截流阀

    公开(公告)号:CN107061846A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710235460.6

    申请日:2017-04-12

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: F16K31/20

    CPC分类号: F16K31/20

    摘要: 本发明公开了一种利用自身浮力的单向流动截流阀,包括进水装置,储水装置和阀门,进水装置出口位于储水装置的内腔,管道在进水装置出口向下折弯一段,构成折弯部,折弯部与阀门连接,当阀门的阀体在储水装置中水的浮力作用下,上浮并与折弯部相啮合时,将截断进水装置出口处的水流,此时进水装置中的多余水通过缺口流出;当水位下降至阀体以下时,阀体将下落直至阀门底座处,从而实现进水装置内的水流再次流入储水装置。本发明利用阀门的自身浮力来完成水流的截止任务,节能环保,使用方便。

    一种基于手机信号反演的时序降雨数据处理方法及系统和电子设备

    公开(公告)号:CN118445619A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410581223.5

    申请日:2024-05-11

    摘要: 本发明公开了一种基于手机信号反演的时序降雨数据处理方法,具体涉及基于深度学习的手机信号反演降雨方法,包括以下步骤:获取历史监测数据的信号与雨量样本,并划分为训练集和验证集;构建循环神经网络模型;选取滑动窗口内的平方差特征值作为降雨信息反演的目标函数,确定所述循环神经网络模型的拟合程度;对所述平方差特征值目标进行优化计算;用所述训练集和所述验证集对所述循环神经网络模型进行训练,获取输入信号,并将所述输入数据输入至基于深度学习的时序降雨数据反演模型,得到预报结果。本发明提升了传统理论方法反演降雨的时空分辨率与预报精准度,对进一步提升“通‑感‑算”数字孪生流域建设具有重要意义。

    一种基于多代理的工业大用户能效优化控制方法

    公开(公告)号:CN106249598B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201610848983.3

    申请日:2016-09-26

    申请人: 河海大学

    发明人: 陈星莺 余昆 刘帅

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明提供了一种基于多代理的工业大用户能效优化控制方法,将工业大用户的用电负荷分类为生产用电系统、照明用电系统以及空调用电系统,在定义了各用电系统能效的基础之上,设计了工业大用户用电系统MAS框架,并构建了工业大用户用电系统Agent模型、用电系统控制Agent模型和用电系统中央协调控制Agent模型,以工业大用户整体能效最优为目标研究了工业大用户用电优化方案。算例分析以某一工业大用户为例,验证了本发明所提出的用电优化方案的有效性,可以在保证用户用电体验的条件下,减少用户用电成本,提高企业的生存竞争力。

    一种基于多特征融合的遥感图像分类方法

    公开(公告)号:CN102622607A

    公开(公告)日:2012-08-01

    申请号:CN201210043064.0

    申请日:2012-02-24

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于多特征融合的遥感图像分类方法,包括以下步骤:步骤A、分别提取训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征;步骤B、分别利用训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征进行支持向量机训练,得到三个不同的支持向量机分类器;步骤C、对于未知的测试样本,分别提取其视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征,并利用步骤B中所得到的相应的支持向量机分类器进行类别预测,得到三组类别预测结果,然后采用加权综合法对三组类别预测结果进行综合,从而得到最终的分类结果。本发明进一步采用改进的词袋模型进行视觉词袋特征提取。相比现有技术,本发明可以获得更精确的分类结果。