基于金属光栅结构的SPP模式的研究

金属纳米结构在光波段上支持局域表面等离子体共振,可以由结构的各项参数(尺寸、材料、形状)以及环境控制。本文提出了一种金属光栅结构,分析了该结构在不同参数下的光谱特性和在不同介质环境下的灵敏度,实现共振波长在近红外波段的可调谐。

基于长短时记忆神经网络的动力电池剩余容量预测方法

为高效、准确的预测动力电池剩余容量,文中提出了一种基于长短时记忆神经网络的动力电池剩余容量预测方法。首先基于理论推导,明确输出电压、输出电流与剩余容量间存在隐函数关系;然后基于磷酸铁锂电池放电实验的历史数据,通过长短时记忆神经网络搭建预测模型对电池剩余容量进行估计;最后,与常见预测方法进行对比分析。结果表明:文中方法预测误差差值范围在[-0.03,0.06]间分布,平均预测误差为0.016Ah,具有较高的预测精度。同时与其他常用预测方法相比,文中方法精度提高了50%左右,在算法稳定性和识别效率上也有了很大提升。