基于RNN的锂电池健康预测

指出了锂电池健康状态SOH(State of Health)是对锂电池监管的重要因素之一。运用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对锂电池健康进行了预测。将锂电池的容量退化数据作为神经网络的输入,经过该网络的传入层到隐藏层,再由隐藏层传输到传出层,进而实现了对锂电池老化数据进行预测,最后对结果进行了分析。结果表明:预测误差最大不超过0.02,因而循环神经网络对锂电池的健康具有较好的预测能力。

基于主成分分析的锂离子电池RUL间接预测

针对目前锂离子电池RUL的预测中用来表达退化特征的健康因子(HI)存在信息不足的缺陷,提出一种锂离子电池RUL预测模型。首先提取出多个可以反映电池退化特征的参数;其次用主成分分析法(PCA)对提取的多个参数进行去冗余降维并充分包含退化信息;再引入集合经验模态分解(EEMD),对HI进行多尺度分解;最后基于长短期记忆网络(LSTM)构建预测模型。实验证明该预测模型在预测锂电池的RUL时有较高的精度、适应性较强。

浅谈广西灌溉现状及发展建议

介绍了第一次全国水利普查广西灌区专项成果,分析了我区灌溉现状及存在的问题,并结合存在的问题,提出了今后灌溉发展的几点建议。

提高我省商品流通领域的经济效益

开创我省经济工作的新局面,提高与各方面的经济效益是个核心问题。这也是社会再生产各个环节(生产、分配,交换、消费)和社会各个劳动部门都需要深入研究和全面解决的重要问题。商品流通领域足商品交换活动的总和,商业部门是商品交换活动的主要承担者,处在社会再生产的中介地位,联系着生产与生产、生产与消费,影响着国民收入的合理分配,决定着商品价值和使用价值的最终实现。所以,必须重视提高商品流通领域的经济效益,在商品交换活动中,以最少的资金占用和劳动消耗,完成最大的商品流通任务,并通过商品交换活动,给社会生产和人民生活带来相应的经济利益。