本发明涉及一种基于多轨迹智能预测的航拍树木数量精准统计方法，通过构建所提出双路特征融合的金字塔结构，实现了各层级的特征信息进行有效的融合，解决了对低、矮、小树木的漏检问题，并进一步在搭建的轻量化飞行器巡检网络中加入动态调控算法，使得网络各个参数与飞行器边端设备更加匹配，从而最大化利用设备算力获得较好的识别效果，最后利用所提出的结合轨迹分类统计方法进行准确统计；与传统目标统计算法相比，本发明具有更好抗形变能力，降低了无人机由于形变变化对统一目标的重复统计问题，实现了更加精准的统计效果。
📄 2022103307694
📂 G06V20_10
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-30
本发明公开一种面向慢性病康复的精准运动大数据智能预测、分析及优化系统，包括运动过程数据检测层、运动训练方案决策层和大数据分析层，通过运动过程数据检测层采集影响康复策略执行的所有因素，在了解病患的分类情况基础上，针对共性病患群形成的大数据，应用大数据深度学习算法，对运动训练方案的有效性进行预测、分析及优化，将具有共性的病患分类制定出针对性的运动训练方案；并基于开具的初步运动训练方案与过程中的关键指标反馈，进行面向个体的精准运动训练方案短期有效性预测分析和面向运动医疗康复大数据的关键指标中长期回归、优化分析；基于康复策略与相应关键指标关系进行智能寻优，进而获得面向病患群的精确的、最优的、确认有效的康复策略，对患者的健康及康复具有重要指导意义。
📄 2019113109715
📂 G16H20_30
👤 青岛科技大学
📅 2019-12-18
本发明公开了织布机了机智能预测模型的构建方法及织布机了机智能预测模型的构建装置，属于人工智能技术领域，织布机了机智能预测模型的构建方法包括：获取织机了机时间的目标数据集，目标数据集包括织机了机的影响因素参数和织机的经纬向停车时间；根据第一时间进度系数将目标数据集划分训练集和测试集，根据训练集和所述测试集基于LSTM循环神经网络进行模型训练，以获得完成训练的织布机了机智能预测模型，根据完成训练的织布机了机智能预测模型的评估结果，获得织机了机时间对应的织布机了机智能预测模型。
📄 202210811627X
📂 D03D51_18
👤 浙江理工大学
📅 2022-07-11
本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，包括主控CPU与锂电池组，所述锂电池组与主控CPU之间双向数据连接，锂电池组包括锂电池温度检测模块、外部环境温度检测模块以及降温模块，主控CPU包括预设数据记录模块、数据分析模块、报警模块、数据反馈模块、数据存储模块以及大数据分析模块。该关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，在正常情况下也能够使用户实时了解锂电池的健康状态，用户可以及时对汽车内锂电池进行检修，避免了锂电池异常快速使锂电池老化，保障了锂电池的正常使用寿命，进一步降低了车主的维修成本。
📄 2021109827289
📂 G01R31_392
👤 电子科技大学长三角研究院(湖州)
📅 2021-08-25
本发明公开一种基于实测功率和风速协同同化的风功率智能预测方法和系统，构建两阶段协同的“宏观趋势约束‑微观观测校正”双模态学习架构，通过Resnet3D‑Attention模型对NWP数据进行三维残差卷积与多头自注意力建模，生成具备气象动力学约束的短期预测背景场，为超短期订正提供宏观趋势基准；依托Resnet‑BiLSTM双分支同化网络，在功率空间内实现实时场站实测功率和风速数据与预测背景场的跨模态特征融合与动态误差校正，尤其在强对流天气、复杂地形等场景下，可增强预测结果对真实功率波动的拟合能力。
📄 2025110403971
📂 G06Q10_0637
👤 南京信息工程大学,国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
📅 2025-07-28
本发明公开了基于轻量化MS‑Net的移动发射天线选择和能量收集TAS‑EH系统安全通信性能智能预测方法，可应用于信息安全技术领域，解决现有技术中神经网络结构复杂、内存需求大且运算量大，致使其不能在移动设备或是嵌入式设备上运行的技术问题。本发明的基于MS‑Net的ASC性能智能预测方法，设计了一种轻量化MS‑Net网络模型，该网络模型结构新颖且复杂度低，专注于移动端或嵌入式设备的轻量化神经网络。相比于传统卷积神经网络，在保证准确率的前提下，极大地减少了模型参数和运算量，其网络结构吸取了MobileNet和SqueezeNet中结构的特点，融合深度可分离卷积块和Fire模块联合组成了轻量化MS‑Net神经网络结构，并通过该神经网络对ASC进行预测。
📄 2023108610599
📂 H04W12_30
👤 青岛科技大学
📅 2023-07-14
本发明属于光伏功率预测技术领域，具体涉及一种融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法及系统。本发明的融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法通过收集并整理历史场站实测数据以及模式数据，利用模式数据对训练模型增加物理约束，通过场站实测数据提高训练模型的精度，最后融合输出结果，以达两种数据优势互补的目的，实现提升光伏发电功率预测准确度的效果；以及通过区分稳定和恶劣天气类型，在稳定天气条件下采用CNN+Transformer模型，在恶劣天气条件下采用CNN+BiLSTM模型，进一步提升光伏发电功率预测准确度，并且节省计算资源，提高预测效率。
📄 2024110525870
📂 H02J3_00
👤 南京信息工程大学
📅 2024-08-02
本发明公开了一种水质智能预测方法和废水处理自动控制系统，涉及水处理工程中的预测分析和自动控制领域。该方法包括以下步骤：获取废水的监测数据，对废水的监测数据进行预处理以建立预处理数据集；基于Transformer和LSTM设计废水的氨氮含量预测模型，对废水的氨氮含量预测模型进行训练和测试，获取测试后的废水的氨氮含量预测模型；获取废水的氨氮含量预测值；根据废水的氨氮含量预测值，以对水质进行智能预测。本发明通过模型集成，利用不同的信息源及其互补性来缓解过度拟合风险，增强了预测模型的泛化能力，能够对测定方法复杂且难以连续准确测定的水质指标进行更准确的预测，进而自动执行更节约能耗、减少药耗的废水处理工艺。
📄 2024112684706
📂 G16C20_10
👤 成都工业学院
📅 2024-09-11
本发明一种基于注意力机制和多层LSTM的电厂烟气含氧量智能预测方法，通过传感器采集数据，将采集的传感器数据保存到原始数据库；从原始数据库中顺序采样数据，通过数据清洗和数据降维，数据清洗剔除相似性较高的数据，数据降维过滤数据内的次要特征，并将处理后的数据保存到剩余数据库；从剩余数据库中随机提取小批量数据，通过注意力网络得到权值特征，将权值特征数据输入到基于LSTM的预测网络进行预测网络训练；最后利用训练好的预测网络进行烟气含氧量的预测。本发明降低了数据之间和数据内部的冗余信息，从而提高的模型训练效率。引入注意力机制赋予主要特征不同的权值，使得预测系统更接近实际系统的物理过程，从而提高了预测精度。
📄 2022106949645
📂 G06F30_27
👤 南京工业职业技术大学
📅 2022-06-20
本发明公开了一种适用于学校的人流量预测以及合理调控的智能预测设备；包括相互连接的数据采集单元、数据处理存储模块、人流量预测单元、人流概率量预测模块、流调控单元、门禁模块、管理员调度模块及教务网模块。本发明所提出的VMD‑KELM人流量预测模型涉及天气因素、课程及考试因素、节假日因素及历史人流量数据等因素，将其作为人流量预测模型的输入，可使预测的准确率有明显的提高；通过多目标灰狼算法对预测模型的VMD信号分解进行优化，提高了数据的精确度，对当天的各区域的人流量以及概率合理预测，并制定调控方案；另外，本发明通过预测模型对各区域人流量以及概率进行预测，使学校的相关支出有明显的降低。
📄 2023109704112
📂 G06F18_2415
👤 淮阴工学院
📅 2023-08-03
一种基于改进卷积神经网络的移动通信系统智能预测方法，首先建立移动协作通信系统模型，选取2-Nakagami通信信道；针对发射天线选择方案，推导出所述通信系统OP性能的闭合表达式；选取CNN模型，并将该模型中的池化层去除，将影响通信系统OP性能的信道参数作为该模型输入，再通过训练样本进行训练，即得到基于改进卷积神经网络的移动通信系统智能预测模型。本发明提供的预测方法相较于现有算法性能更好，这验证了本发明的可行性与有效性。
📄 2020107268007
📂 H04W24_06
👤 青岛科技大学
📅 2020-07-26
本发明公开了一种基于差异修正的景区旅游气象灾害智能预测方法，利用偏相关分析法确定目标景区发生的气象灾害的主要气象要素，得到目标景区的主要气象要素的历史数据与数值预报模式输出数据的差异集，并分别利用基因表达式编程算法计算得到气象灾害与主要气象要素之间的映射关系函数集和气象灾害与主要气象要素之间的差异映射关系函数集，然后对预测函数集进行差异叠加修正得到目标景区气象灾害的预测模型，最后代入数值预报模式输出的各气象要素值，即可预测出各种气象灾害的可能发生情况，本发明克服了现有技术中所存在的样本数据要求高、适应能力差、计算过程复杂等不足等问题，能为景区灾害防控和管理提供很好的决策支持。
📄 2016112095444
📂 G06Q10_04
👤 广西师范学院
📅 2016-12-23
柿子坊 · 知识产权运营
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