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102.
针对电动汽车动力电池故障数据稀缺导致诊断模型泛化能力差的问题,提出了基于生成对抗网络(GAN)的数据增强方法,根据增强后的数据,利用随机森林(RF)模型结合贝叶斯优化(BO)方法设计故障诊断方案,形成GAN-RF-BO电池故障诊断框架,并在真实故障数据集上与常用的多层感知机(MLP)模型、支持向量机(SVM)模型和梯度提升决策树(GBDT)模型进行泛化能力对比,结果表明,所提出的故障诊断方案准确率较MLP模型、SVM模型和GBDT模型分别提高19.66%、19.71%及16.31%,GAN-RF-BO框架能有效利用稀缺数据诊断动力电池故障。 相似文献
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作为区域联系的重要通道,高速公路的畅通运行至关重要。为了保证高速公路网络的正常运营、提高整个网络运行效率,基于复杂网络理论建立广西壮族自治区高速公路的拓扑网络,从静态与动态特性两个角度分析。结果表明该网络中市县间连接紧密,路网运输效率高,南宁等城市是网络的运转中心。随后,对网络节点进行随机和蓄意攻击,研究网络的鲁棒性。结果表明,网络的稳定性与移除节点的数量和移除顺序有很大的关系:当采用蓄意攻击时,节点移除占比在20%~30%时网络整体稳定性骤降,其中按照节点中介中心性排序的蓄意攻击对网络造成的影响最为显著。最后,结合广西壮族自治区2020年经济等数据进行空间分布分析,并分析其和复杂网络分析结果的相关性。分析结果表明二者相关系数超过0.6,证明区域经济的发展水平与该区域在路网中的重要程度有关。将网络分析与空间分析相结合,识别广西壮族自治区高速公路网络中关键节点,为高速公路的规划和路网管理提供了数据参考和决策依据。 相似文献