基于CS-DBN的锂电池剩余寿命预测

为了更准确地对锂电池剩余使用寿命进行预测,提出一种基于布谷鸟算法(CS)和深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,引进16个影响锂电池RUL的健康因子(HI),通过随机森林(RF)选择出对于剩余寿命预测较为重要的9个HI。随后用CS去寻优深度信念网络模型中隐藏层的参数,通过寻优,建立最优的深度信念网络预测模型。最后,使用马里兰大学所收集的电池数据(CALCE)进行实验,结果表明:所提出的CS-DBN模型的拟合优度高达98%,且与其他模型的预测结果进行对比,具有更小的误差,验证了所提方法的有效性。

公园空气负氧离子及PM_(2.5)浓度变化特征与影响因素研究——以虎头山森林公园为例

为了研究三明市区周边的森林康养环境,以福建省三明市虎头山森林公园为研究对象,监测其负氧离子及PM_(2.5)浓度,研究了该森林公园的负氧离子及PM_(2.5)浓度时空分布规律及影响因素。结果表明:虎头山地区的负氧离子浓度各个季节,最低值都大于3000个/cm~3,符合森林公园的负氧离子要求;各样点PM_(2.5)浓度含量分季节表现为:冬季PM_(2.5)的含量为30~50μg/m~3,而其他季节的PM_(2.5)含量在20μg/m~3左右,虎头山地区的冬季PM_(2.5)浓度远高于其他季节;结合气温与湿度可以看出,4个季节中,由于冬季气温过低、空气PM_(2.5)含量略高于其他三季,故冬季的康养性和游玩性低于其他3个季节;春、夏、秋3个季节则是具有高负氧离子浓度、适宜气温和适宜湿度,是虎头山游憩功能效益最好的3个季节,非常适合森林康养旅游业的发展。故虎头山的空气负氧离子与PM_(2.5)含量符合森林康养的要求,可以满足游客放松、养生、游憩的生态需求和精神修养。

三明市城郊负氧离子浓度变化及影响因素研究

森林康养的发展对附近城市居民的身体健康和心理健康具有调节作用,负氧离子浓度是影响森林康养功能的重要因子之一。对三明市三元区城郊乡镇之一的中村乡负氧离子浓度变化进行研究与分析,选取中村乡杜水村至顶太村公路旁步行可达处为研究区域,并取5个样点进行连续调查、研究和分析。研究结果表明,一年四季中,只有秋季的顶太游客中心平台负氧离子浓度为2718个/cm^(3),达二级标准,其他样点与其他季节的负氧离子浓度均超过3000个/cm^(3),达到一级标准,有利于该区域居住和游玩的人体健康恢复;研究区域全年无论晴天、阴天与雨天,负氧离子浓度均达到一级标准。综合以上分析,三明市中村乡具有发展森林康养的生态环境和良好的交通条件,故可以在此地建设森林康养基地,发展森林康养产业。

广东省云勇森林公园6种林分保健功能差异比较

针对不同林分保健功能的差异,提出林分保健功能分析方法,为今后森林保健和森林康养的建设规划与管理提供科学依据。选取广东省佛山市云勇森林公园中阴香Cinnamomum burmannii林,灰木莲Magnolia blumei林,湿地松Pinus elliottii林,黧蒴锥Castanopsis fissa林,尾叶桉Eucalyptus urophylla林和阔叶混交林等6种林分,在10:00-16:00森林保健旅游高峰期,分析体感舒适程度等级、空气离子指数、空气颗粒物质量浓度和植物精气相对含量等4个指标,开展林分保健功能的综合评价研究。结果显示:6种林分的体感舒适程度等级总体上均处在"舒适"及以上水平;6种林分的空气离子指数等级总体上处在Ⅲ级和Ⅳ级水平,具有一定的保健作用;6种林分的细颗粒物(PM_(2.5))和总悬浮颗粒物(TSP)总体上处在一级质量浓度限值范围内,湿地松林、黧蒴锥林、尾叶桉林和阔叶混交林的可吸入颗粒物(PM_(10))均超过了一级质量浓度限值;6种林分所释放的植物精气物质相对含量均较低,其中阴香林释放5种(相对含量为8.15%),灰木莲林释放3种(3.01%),湿地松林释放4种(3.92%),尾叶桉林释放3种(2.91%),黧蒴锥林释放4种物质(7.99%),阔叶混交林释放3种(1.91%);综合评判,阴香林和黧蒴锥林的综合保健功能在6种林分中表现最佳。林分内的相对湿度对体感舒适度和空气颗粒物质量浓度均有影响,发挥森林保健功能需充分关注林分内相对湿度的最优阈值。云勇森林公园旅游更适宜出行的时间为10:00-14:00。通过模拟植物自然状态下释放到林分空气中的植物精气相对含量较低,需考虑有利于植物精气类物质积累的森林小环境营建与林分结构配置。

云勇森林公园典型林分保健功能季节变化趋势研究

针对不同季节、同一林分内部在体感舒适度、滞尘、释放负氧离子和挥发植物精气等功能的差异,在多个时间维度下开展林分保健功能的季节差异研究,为构建森林保健综合评价方法提供新的思路。选取广东省佛山市云勇森林公园中阴香林、灰木莲林、湿地松林、黧蒴锥林、桉树林和阔叶混交林6种林分,分别在2016年12月,2017年5月和9月3个时段的10:00—16:00森林保健旅游高峰期,分析体感舒适程度等级、空气离子指数、空气颗粒物质量浓度和植物精气相对含量4个指标,开展林分保健功能的综合评价研究。结果表明:6种林分的体感舒适程度等级总体上均处在“舒适”及以上水平,2017年5月,6种林分的体感舒适度均为最优;6种林分的空气离子指数等级在不同的季节呈现明显的规律,除桉树林之外的其它5种林分, 2017年5月的空气离子指数等级均为最优;6种林分的PM2.5总体上处在一级质量浓度限值范围内,不同林分的空气质量呈现出不同季节变化趋势,阴香林、灰木莲林、黧蒴锥林和阔叶混交林在2017年9月时的空气质量表现为最优,而湿地松林和桉树林则在2016年12月时的空气质量表现为最优。6种林分所释放的植物精气物质相对含量均较低,但2017年5月和2017年9月的6种林分植物精气整体含量高于2016年12月。2017年5月的阴香林和灰木莲林综合保健功能表现最优;同一林分不同季节的体感舒适度具有显著差异,森林保健功能的发挥与林分内气温和风速条件联系更为紧密;不同林分内PM2.5含量受季节变化影响程度存在一定差异,阴香林和灰木莲林对PM2.5的滞尘效果较为稳定;植物精气的挥发量和成分组成与气温有一定的关联,需进一步研究不同林分植物精气挥发阈值;云勇森林公园旅游更适宜的出行季节和林分为每年5月时的阴香林和灰木莲林。

灵鹫山国家森林康养基地空气负氧离子浓度变化特征及其影响因素研究

利用灵鹫山国家森林康养基地(以下简称灵鹫山)空气负氧离子长期自动监测数据,分析了空气负氧离子的日变化和季节变化特征及其与温度、相对湿度和气压等气象因子之间的关系。结果表明,灵鹫山年平均空气负氧离子浓度为4475个·cm^(-3),夏季的平均浓度最高,变化范围最大,呈单峰型分布;春季和秋季表现出一定程度的双峰型分布,且其平均浓度间的差异不显著(P<0.05);冬季的负氧离子浓度最低,随时间的变化不明显。同一个环境因子对空气负氧离子浓度影响程度的大小和方向在不同季节的表现不同,仅细颗粒物浓度(PM_(2.5))、气压和臭氧浓度表现出一致的负相关性。春季和夏季,对空气负氧离子浓度影响最大的分别是相对湿度和温度,秋季和冬季为气压。本研究认为,不同季节影响森林空气负氧离子浓度的主导气象因子不同,且不同气象因子的影响程度和方向也存在差异,进一步的研究需要考虑不同因子之间的共线性作用,并区别直接和间接影响。

寨场山森林公园空气负离子浓度的时空变化特征

森林公园中的空气负离子能够有效缓解现代人因长期待在室内导致的"空调综合症",对森林公园的规划发展亦至关重要。对寨场山森林公园空气负离子浓度的时空变化进行分析,结果表明:1)森林公园中空气负离子浓度夏秋高于冬春,夏季最高,冬季最低。一天当中空气负离子浓度上午开始下降,14:00-16:00最低,随后回升。2)森林公园中在地势较低且植物生长较好的地方以及在不同水体周围,空气负离子浓度更优。3)公园中不同绿地类型以及不同水体中空气清洁度从高到低的次序分别为:乔灌草>阔叶乔木>灌木丛>草坪,瀑布>河流>溪流>水库>小湿地。

嵊州市十大森林休闲养生区空气负离子资源及影响因子分析

本研究旨在评价浙江省嵊州市十大森林休闲养生区春、夏、秋、冬4个季节空气负离子(NAI)浓度及其空气质量状况。从2016年6月到2019年6月期间,用NT-C101A便携式空气正负离子测定仪对嵊州市十大森林休闲养生区30个监测点进行了空气负氧离子测定。结果显示:(1)嵊州市十大森林休闲养生区平均负氧离子浓度6668个/cm3,超过世界卫生组织清新空气标准的6倍多;(2)嵊州市十大森林休闲养生区NAI浓度季节分布特征是夏季>春季、秋季>冬季;(3)不同森林休闲养生区的空气负离子浓度有明显差异,其中紧临跌水的监测点的空气负离子浓度最高,瞬时测定最高值达67800个/cm3;(4)NAI浓度与空气相对湿度、温度呈显著正相关关系、与PM2.5浓度呈不显著负相关关系。浙江省嵊州市十大森林休闲养生区空气负离子资源丰富,季节变化明显,夏季较高,冬季较低。NAI浓度的变化受空气中的湿度、温度及PM2.5等环境因素的综合影响,嵊州市茂密森林植被资源和丰富的水资源使其空气清洁、舒适,有益于人体健康的决定因素,发展森林健康产业前景广阔。

三元区文笔山夏季空气负氧离子浓度变化及影响因素研究

分析了空气中负氧离子的浓度变化,以及环境因素对其的影响。选择福建省三明市三元区文笔山作为研究对象,取8个观测点,利用忆胜空气负氧离子检测仪测定了空气中的负氧离子浓度数据,查阅相关资料结合观测的数据,分析了负氧离子浓度变化特征及其与影响因素的相关关系。结果表明:夏季晴朗天气、风速低、植被覆盖率高,活动人数少的文笔山空气负氧离子浓度最高。可为开发和利用负氧离子资源提供科学的理论参考。

空气负离子国内外研究进展及其在森林康养方面的积极作用综述

空气负离子又称负氧离子,是指获得1个或1个以上的电子带负电荷的氧气离子。自然界中的空气负离子主要来源于三种形式,一种是宇宙辐射、雷雨等环境因素释放出的电子和空气中的中性分子结合而产生的。一种是自然环境中的瀑布、海浪、雨水冲击等形成的水分子裂解产生的。还有一种即森林植被光合作用叶片通过光电效应释放的负离子。目前,除了这些自然形成的空气负离子还有利用人工仪器生产出来的负离子。但相对来说,人们更乐于接受自然状态下产生的负离子。森林植被通过叶片尖端放电产生大量的负离子,以及森林周边存在的瀑布、溪流等自然环境也能产生负离子,使森林本身始终处在一个高浓度负离子的环境中,这种环境在亚健康现象频发的当代,能够满足城市人群急于寻找空气清新、环境优美、食材安全的康养环境的需求。本文从近年来国内外负离子研究的方式方法等方面进行综述,通过对负离子研究进展的探讨,了解近代人们研究负离子所用到的研究手段和研究方法。同时从森林康养的层面,了解森林作为天然氧吧释放负离子的能力和规律,以及森林自身通过释放负离子对周边环境的调节作用。随着人们对森林康养作用研究的深入,以及负离子和其他重要森林作用的挖掘,使人们意识到森林康养作用的重要性,并对森林产生有新的认知和回归自然的渴望。

基于随机森林的锂离子电池健康状态估计

锂离子电池是电动汽车上关键的部件之一,准确地估计电池的健康状态(State of health,SOH)有利于保证电池的安全、提高电池的使用寿命。考虑到车用锂离子电池实际的使用情况,基于电池恒压充电电流曲线提出了一个预测电池SOH的新方法,建立了一个随机森林(Random forest, RF)模型来估计电池的SOH。另外,为了验证模型的准确性,把RF模型和BP神经网络模型进行了对比分析。实验结果表明,和BP神经网络模型相比,本文建立的RF模型能够更有效地估计电池的SOH。

基于特征优化和随机森林算法的锂离子电池SOH估计

电池健康状态(State of health,SOH)估计是电动汽车动力电池管理系统的重要功能之一。对其准确估计有利于延长锂离子电池的寿命,保障车辆安全可靠运行。面向数据驱动的锂离子电池SOH估计方法,针对以往方法存在无法平衡SOH估计精度和模型计算成本的问题,提出一种基于特征优化的解决方案。首先基于部分充电电压曲线和增量容量曲线提取多个特征,通过随机森林算法中的基尼系数计算出各个特征的重要性;然后综合考虑模型的估计准确度和所选子集的特征数量等两方面因素选择出最优特征子集;最后应用随机森林算法建立电池老化模型并估计SOH。结果表明,该SOH估计方法的平均绝对误差和均方根误差分别在0.4%和0.5%以内。该方法中的特征优化策略能够选择出最优的特征集合,结合随机森林算法后可以在实现较高SOH估计精确度的同时降低模型的计算成本。