基于NARX神经网络的电池健康状态预测

动力电池作为电动汽车的核心,其健康状态(SOH)为表征电池能否正常工作的重要指标,表示电池当前的使用寿命及其可靠性,并直接影响电池的性能。准确估计电池的SOH能够预知锂离子电池的整体寿命,完善充放电策略,以避免电池滥用等故障的发生。为确保对动力电池的健康状态进行准确预测,文章选择与电池健康状态具备极强相关性的特征参数作为健康状态预测的健康因子,设计并训练NARX非线性自回归神经网络,通过建立不同的训练集和输入特征参数的对照组去分析对比训练集和输入参数带给预测结果的影响,获取精确的电池健康状态值,能够提高电动汽车的动力性。

基于SSH的校刊编辑部论文网上投稿及审稿系统的设计与实现

网上投稿及审稿系统实现了在线投稿、在线阅读、稿件查询、分配稿件、评审稿件等功能,简化了稿件投递和处理的流程,提高了校刊编辑部稿件管理工作效率,增强了稿件作者与编辑、专家之间的沟通交流。系统基于SSH框架,并且结合JSP、html、AJAX、Web Service等技术,增强了系统与用户的交互性。