数据拟合在铅酸电池剩余放电时间预测中的应用

基于2016年大学生数学建模竞赛C题的数据,对铅酸电池的放电曲线进行拟合,并对剩余放电时间进行预测。根据电池放电的规律及数据排列趋势,选择幂函数与指数函数组合的形式作为拟合函数,并用平均相对误差对拟合精度进行检验。结果表明:数据拟合结果接近实测数据,可以有效预测电池的剩余放电时间。

铅酸电池剩余放电时间的预测模型

本文为电池剩余放电时间建立了一些合理的预测模型,主要解决三个问题。问题一:运用软件处理数据后得到各放电曲线的二次函数,算出各放电曲线的平均相对误差,根据获得的模型,用图表中的多项式算出电池的剩余放电时间。问题二:建立回归模型,利用MATLAB求解得到回归系数估计值和检验统计量R2,F,P,;再利用逼近理想点法描述MRE评估模型的精度,建立数学模型,求出MRE评估模型的精度;最后用回归模型,根据电压随时间的变化而变化求出55对应的放电曲线。问题三:用统计模型对电压与电池的衰减状态作对比拟合,得出多项式回归方程,求出所剩时间。

电池剩余放电时间预测的研究

针对问题中提供的20A^100A等九个不同电流强度的电压在放电过程采集的数据,运用Excel数据处理软件对这些数据进行了分析,描绘出了这九个电流强度的电池的放电曲线.运用最小二乘法,用拟合的方法得出了九条放电曲线的数学模型及其函数图像.

电池剩余放电时间预测

笔者用Excel、Matlab等数学工具,对附件1、2所给数据进行计算与分析,围绕电池剩余放电时间问题进行讨论。

电池剩余放电时间预测

铅酸电池在交通、电力、军事等各个领域都起到了非常重要的作用,因而预测电池剩余放电时间具有一定的实际意义。依据采样数据,运用BAS-BP和曲线拟合的方法建立了预测电池剩余放电时间的数学模型。利用神经网络得到9.8V时20A到100A电流强度下电池的剩余放电时间,然后利用MATLAB拟合工具箱得到电池剩余放电时间的计算公式。