基于SFFS特征选择的锂离子电池健康状态预测研究
夏玉杭李旭王建春
山东科技大学交通学院
摘要：随着新能源汽车行业迅速发展，锂离子电池成为新能源汽车的重要动力源，其健康状态的表征参数SOH是锂离子电池维护保养和安全运行的重要指标，因此，准确对SOH进行预测至关重要。文章提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)和前向浮动序列选择算法(SFFS)的健康状态预测模型。为了克服传统特征选择来源单一的局限性，文章从充放电过程的电压、电流、时间等测量参数和容量增量曲线的计算参数中提取了13个健康特征，使用SFFS算法筛选出最佳健康特征集合，构建了LSTM模型学习最佳健康特征集合与健康状态之间的非线性关系，实现了SOH准确预测。基于CALCE数据集与NASA数据集对预测结果进行验证，实验结果表明，文章所提出的方法对于不同类型电池的MAE、MAPE、RMSE等评价指标均控制在0.019 0以内，具有较高的预测精度和较好的鲁棒性。
关键词：    锂离子电池;健康状态预测;序列浮动前向选择算法;LSTM神经网络;



基于智能信息处理的气象因素对PM2.5浓度影响研究
王旭1张凯2韩佩珊3王梅嘉4
1. 山西农业大学软件学院2. 重庆长安工业(集团)有限责任公司3. 深圳地铁集团股份有限公司  4. 陕西科技大学人工智能与机器视觉学院
摘要：PM2.5又称细颗粒物，是大气污染物的主要成分之一，易于富集空气中的有毒重金属、酸性氧化物、有机污染物、细菌和病毒等有害成分，且粒径较小，可以进入人体肺部，进而危害人体健康。研究气象因素对PM2.5的影响，对于控制PM2.5，改善空气质量至关重要。为了探究相关影响因素，文章选取了基因表达式编程(GEP)、支持向量回归(SVR)和线性回归(LR)3种具有代表性的智能信息处理方法，利用来自中国12个城市的环境监测数据(2021年1月1日—2021年12月31日)，建立了气象因素与PM2.5之间的定量关系模型。利用相关系数评估各个气象因素的拟合程度，衡量各气象因素对PM2.5浓度的影响。实验结果表明，气象因素对PM2.5的影响介于-7.004 7～0.380 1之间；湿度和大气压力对PM2.5的贡献大于其他气象因素。
关键词：    PM2.5;智能信息处理;气象因素;基因表达式编程;


基于数据挖掘技术的养老服务设施空间分布优化
潘岱林王星杰江圣栋查俊辰陈乐寒徐明圣
南京财经大学
摘要：文章使用数据挖掘技术，通过高德地图API获取南京市养老服务设施POI数据，并利用Arc GIS软件对南京市养老服务设施进行空间特征分析。通过构建CART决策树模型，探讨了影响南京市养老服务设施选址的关键因素。研究结果显示，南京市养老服务设施存在一定程度的空间分布不合理现象，而生活设施、医疗保健服务、政府机构及社会团体是决定养老服务设施建设的主要动因。基于此，文章针对南京市养老服务设施的空间布局提出了几点具体优化方案。
关键词：    养老服务设施;空间分布优化;数据挖掘;CART决策树模型;南京市;


钢管自动锯切去毛刺一体机关键技术研究及其设备设计
陈邢凯
湖州职业技术学院湖州开放大学
摘要：针对传统的钢管锯切、手动锯切的自动化程度低、生产效率低、人工成本高、锯切过程中产生的毛刺需要人工去除、不能保证加工质量等问题，文章设计了钢管自动锯切去毛刺一体机。经实践证明，该一体机可全面提升钢管锯切和去毛刺的自动化水平，提高加工效率，大幅降低设备成本和人工使用成本，保证加工质量，对同类企业的设备设计有一定的参考价值。
关键词：    钢管自动锯;去毛刺一体机;关键技术;


中阿科技论坛(中英文). 2024(05)