咨询电话：13280638997
传真：0533-3110363
邮箱：kefu@shizifang.com
24小时咨询热线13280638997
24小时咨询热线摘 要：本发明公开了一种融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统，本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能提供相比传统机器学习更高的径流预测精度。本发明提供的基于深度学习和高斯混合模型的径流概率性预测方法，能在深度学习基础上，提供概率性的预测结果。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202010045809.1 | 专利名称： | 融合深度学习和误差校正的径流概率性预测方法及系统 |
| 申请日： | 2020-01-15 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
| 专利状态： | 专利失效 查询审查信息 | 分类号： | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
| 公开/公告日： | 2022-09-20 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN111275253B | 交易状态： | 已转让 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2025/01/10 | 未缴年费专利权终止 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利号: ZL 202010045809.1 申请日: 2020.01.15 授权公告日: 2022.09.20 |
| 2023/09/12 | 专利权的转移 | 登记生效日: 2023.08.28 专利权人由中国地质大学（武汉）变更为中国地质大学（武汉） 地址由430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号变更为430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 专利权人变更为中国长江电力股份有限公司 |
| 2022/09/20 | 授权 | |
| 2020/07/07 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 202010045809.1 申请日: 2020.01.15 |
| 2020/06/12 | 公开 |
