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为提高电动汽车锂离子电池剩余循环寿命预测的准确性,提出了一种基于改进支持向量回归机的预测算法,利用免疫完全学习型粒子群优化算法对支持向量回归机的惩罚系数和超参数进行优化,增强其预测能力,基于NASA PCoE研究中心提供的锂电池测量数据,与完全学习型粒子群优化的支持向量回归机预测算法进行对比分析,仿真结果显示,本文提出的算法预测相对误差低于6%,容量预测平均相对误差低于0.4%,具有更好的预测性能。 相似文献
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为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题,提出一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法,实现锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先,提取电池表面平均温度、容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子,通过灰色关联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行合理性评估;然后,用2个单一核函数构造高斯过程回归算法复合核函数,并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参数寻优,基于优化后的高斯过程回归模型实现锂离子电池可用容量估算;最后,通过对比不同核参数寻优算法,证明鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性,并通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学习算法进行可用容量估算对比,证明模型的有效性。研究结果表明:基于复合核函数和鲸鱼优化算法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能,所建立的优化高斯过程回归模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算,并能够有效追踪锂离子电池非线性长周期衰退趋势;对不同电池数据也具备较好的自适应能力,可用容量估算最大误差低于1.56%。 相似文献
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为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%. 相似文献
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为解决室内交通无法利用GPS进行定位的问题,针对室内普遍存在并且均匀分布的消防安全疏散标志,研究了基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位算法.以计算当前位置距离地图中最近的1个消防安全疏散标志地点的位姿为目标,利用消防安全疏散标志的颜色特性进行颜色阈值分割.结合方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)检测候选框中是否含有消防安全疏散标志,然后用加速鲁棒特征(SURF)全局特征进行特征匹配,利用最邻近(KNN)方法选取全局特征距离最小的K个地点作为候选定位结果.用SURF局部特征进行特征匹配,选取局部特征匹配数目最多的1个地点作为图像级定位结果,并计算当前位置在地图中的位姿.通过在地下停车场和大型办公楼进行实地测试,图像级定位的准确率在96% 以上,平均定位误差在0.6 m以下.实验结果表明,该算法满足了室内定位精度的需求,并具有良好的鲁棒性. 相似文献
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基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为及时掌握隧道施工中围岩变形趋势以便采取措施加以控制,采用基于结构风险最小化的支持向量机(SVM)进行预测。介绍支持向量机的基本原理,研究蚁群算法(ACO)实现支持向量机参数优化的方法,构建ACOSVM模型。对某公路隧道随机选取的2个监测断面的预测结果表明,该模型预测精度较高,泛化性能较好,用蚁群算法进行SVM参数优选是一种简单、优选的方法,可以有效指导隧道的施工。 相似文献
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蒋朝阳兰天然郑晓妮高九龙叶学通 《汽车工程》2022,(12):1809-1817
可靠的定位与导航是实现自动驾驶的先决条件。单车视觉同时定位与建图(SLAM)技术能够在GNSS拒止的情况下实现车辆的定位,但累积误差会随运行时间逐渐增加,难以持续准确完成定位任务。通过多车协同视觉SLAM可以提升定位效果。本文提出了一种鲁棒、轻量化的分布式多车协同视觉SLAM系统,该系统以ORBSLAM2作为视觉里程计,利用NetVLAD全局图像描述子实现多车间共视区域识别和数据关联;提出了一种基于数据相似性和结构一致性的方法,实现多车间闭环离群值剔除;提出了一种分布式位姿图优化方法,提高多车协同定位精度。经过自主搭建平台所采集的真实数据以及KITTI数据集测试,该系统相较于已有的主流视觉SLAM算法以及协同SLAM算法均具有更高的定位精度。 相似文献
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《汽车技术》2017,(2)
锂离子电池剩余容量估计是电动汽车电池管理系统核心技术之一。利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)进行锂离子电池剩余容量的估计,其参数的选择直接决定着支持向量回归的性能。提出利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机进行参数寻优,进行锂电池剩余容量估计分析及优化参数分析;并与基于网格搜索法(Grid Search,GS)的支持向量机和标准支持向量机估计结果作对比。结果表明,GASVR和PSO-SVR均能进行高精度的锂电池剩余容量估计,尤以遗传算法优化性能最佳。 相似文献
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公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献
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储伟俊 《筑路机械与施工机械化》2003,20(5):23-24
机械产品回收再造可以减少废弃物,合理利用资源,减少制造中能源的消耗。从产业生态学的概念出发,阐述了机械产品回收拆卸与再造的必要性并详细分析了其执行过程和可行性。 相似文献
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为提高研发效率、降低研发成本、缩短产品性能开发周期,本文搭建一种高压共轨单缸试验柴油机,提出一种共轨系统控制技术,为发动机性能开发提供一种高效的试验支撑装置。首先搭建单缸试验柴油机,确定单缸机整体架构、各系统架构及设计参数,根据发动机工况计算轨压设定值,通过轨压传感器采集到轨压实际值,轨压设定值与实际值偏差经过自适应PID调节得到期望供油量,根据油量计量单元特性曲线计算得到油量计量单元占空比。通过实验,分别验证发动机起动状态,建立轨压能力、不同转速段轨压控制稳定性、轨压设定值正向阶跃和负向阶跃时轨压实际值响应性。实验结果表明:轨压在发动机起动时建压速度较快、偏差小;不同转速波动时,轨压瞬态响应速度快,瞬态偏差小,具有较好的控制效果。 相似文献
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浅谈公路工程中如何合理的选择施工机械 总被引:1,自引:0,他引:1
在公路工程施工过程中,施工机械的合理选型、组合和购置(或租赁)是保证工程质量、确保工期、获得最佳经济效益的关键环节.现将有关公路工程施工机械合理选择的主要依据、一般原则、选择方法以及科学的配套组合等技术问题进行简要的总结、分析. 相似文献
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随着汽车工业的飞速发展,人们对汽车车身也提出了许多新的要求,特别是外覆的车门和发动机罩的表面质量。而在当前的车门包边机领域,大量应用的结构是杠杆包边机构,其包边后的效果不是很理想。为此,设计了一套新的包边机构——四连杆包边机构,以提升车门包边质量。 相似文献