电动汽车电池供电模式探讨

电动汽车电池供电模式是电动汽车推广应用的基础和前提。分析国外电动汽车电池供电模式,阐述国内电动汽车电池供电设施建设现状,提出我国应当建立以电池租赁为主、自助充电为辅的电动汽车电池供电模式。     

基于动态建模仿真的纯电动汽车动力性分析

针对纯电动汽车的动力性分析问题,根据电机的测试数据,建立基于Simulink的动态仿真模型,并进行纯电动汽车动力性指标的仿真计算.结果表明:动态建模仿真方法比传统的动力性计算方法更方便更有效,能反映纯电动汽车在实际道路行驶时负载突变状态下整车的动力性能特点.     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素.在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型.以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性.     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素．在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型．以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性．     

基于主成分分析法的沥青路面使用性能评价

针对沥青路面使用性能综合评价复杂性、模糊性及缺乏合理评价方法等问题,采用主成分分析法,选取现行规范确定的沥青路面使用性能评价指标,借助Matlab数学工具对沥青路面使用性能进行综合评价;并与已有文献中利用灰色聚类决策评价方法所得结果进行比较。分析表明:主成分分析法用于评价沥青路面使用性能是可行的,而且能客观地反映评价指标对综合评价值影响的强弱,具有特有的优越性。     

基于加权主成分分析的中国上市公司的综合评价

基于主成分分析法建立了加权主成分分析法数学模型;运用加权主成分分析对中国上市公司进行综合评价,并通过选取2015年部分上市公司第一季度报告提供的财务指标进行了实证分析。评价结果表明:利用加权主成分分析法对上市公司进行综合评价,可以将主成分分析法的客观分析和层次分析法的主观分析有机结合起来,以得出结合客观分析与主观评价的相对可靠的结论。与用主成分分析法评价的结果相比,其评价结果更加合理、更加符合上市公司的实际经营水平,可以给广大证券投资者一个更加可靠的投资参考。     

基于实车数据的电动汽车电池剩余使用寿命预测

电动汽车电池剩余使用寿命预测是当下电池研究领域的热点内容,现有电池剩余使用寿命预测模型大多基于单一预测指标,预测精度较低,模型的泛化性能较差。本文通过实车数据构建了GM-LSTM的Stacking融合模型,实现电动汽车电池剩余使用寿命的准确预测。首先根据电池剩余使用寿命影响因素,提取车辆真实的运行参数和环境参数,基于随机森林算法筛选最优特征集合作为模型输入,其次选择差分整合移动平均自回归算法对所选特征进行惯性延伸,克服数据时间维度上的限制,最后基于数据特点,分别建立灰色预测模型和长短时记忆神经网络模型实现电池剩余使用寿命预测,并通过Stacking模型融合进一步降低预测误差。结果表明：模型融合 后平均相对误差为1.6%,平均绝对误差为0.013,能够稳定可靠的实现电动汽车电池剩余使用寿命预测。     

基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测

针对汽车保有量预测建模中输入因子过多而导致神经网络规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。对此,以我国汽车保有量预测为例进行的仿真计算表明,结果令人满意,这也同时证明了该方法用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

基于主成分和BP神经网络的汽车保有量预测

针对汽车保有量预测建模中输入因子过多而导致神经网络规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。对此,以我国汽车保有量预测为例进行的仿真计算表明,结果令人满意,这也同时证明了该方法用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

基于动态PCA的核动力装置传感器故障检测

针对变工况过程中传统主元分析方法的模型不适应问题,通过稳定性因子分析,剔除过渡过程数据,并用模糊聚类方法将不同稳态工况进行分类,利用动态主元模型方法根据工况类型建立不同的主元模型,并将该方法用于核动力装置传感器的故障检测,结果表明该方法能够适应变工况情况下的传感器故障检测,减少了故障的误检,并提高了检测灵敏度．     

电动汽车动力电池信息实时采集系统设计

设计了一套电池信息实时采集系统。该采集系统主要由电压、电流、温度传感器电路,电压监测系统,电流监测系统、主机模块和通信接口组成。同时,设计了CAN通信协议,将各个模块采集到的电池电压、温度、电流等信息通过CAN总线发送到主机模块。为了方便对电池监测系统监控和数据记录,在MATLAB的GUI图形界面编程环境下设计了上位机监控软件。     

基于主成分分析法的MBO激励效应实证研究

通过主主成分分析法对企业绩效进行全面评价,在此基础上对30家上市公司实施MBO的效果进行实证研究,认为MBO促进企业绩效提升的内在机理在我国不能启动,MBO不能显著改善公司业绩.     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性.另外,计算结果表明基于主成分分析(PCA)的BP神经网络法优于BP神经网络法.     

基于主成分和聚类分析的区域道路交通安全综合评价

对我国省级区域的道路交通安全水平进行综合评价和分类,基于道路交通事故死亡与机动化水平等社会经济因素的相关性,构建了8个评价指标,利用主成分分析法将它们综合为3个主成分变量并评价了我国2006年31个省级区域道路交通安全水平;在此基础上,采用K-均值聚类分析法将31个省级区域的道路交通安全水平分为了3类.结果表明,我国省级区域的道路交通安全水平差异明显,社会经济发达地区的道路交通安全水平高于社会经济欠发达的地区.     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

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故障检测与隔离是保证组合导航系统容错性能的重要措施。本文针对车辆导航系统的可靠及安全性需求,分析了组合导航系统的传感器故障特性,建立了包含三个数据通路的车辆组合导航系统容错设计结构,提出了一种基于主成分分析的故障检测与隔离算法。该算法利用数据的相关关系,采用正常条件下的导航历史数据建立统计PCA模型,通过一定的统计量控制限检验新的导航数据样本相对于模型的背离程度实现故障检测,并根据不同数据通路的故障检测结果动态调整导航子系统的有效性因数,从而隔离故障造成的影响。仿真结果表明,该算法实现简单,能够有效实现对组合导航系统故障的检测与隔离。     

汽车电动助力转向控制研究

阐述了EPS的结构和控制原理,并分析了转向助力控制、回正控制、阻尼控制3种控制方式和PID控制在系统上的实现过程.仿真分析表明:基于PD控制算法的控制器能使转向更加轻便,减小车辆高速行驶时的转向超调量或摆振.     

基于主成分分析的居住区停车需求预测研究

在大量调查数据的基础上,通过停车特征参数的分析,提出了影响停车需求的多个因素。对其中的几个主要因素进行主成分分析,剔除权重最小的因素,建立了停车需求与剩余因素之间的预测模型。     

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针对如何客观、准确地分析和评价区域物流发展及其综合竞争力，并制定物流发展战略规划，提出了基于主成分分析的区域物流发展SWOT分析方法.首先建立评 价指标体系，利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点，对区域物流发展的综合竞争力进行评价;再运用SWOT分析方法对影响物流发展的优势、劣势、机遇、威胁等因素进行讨论;依据讨论结果，提出具有竞争力的区域物流发展战略.实例研究表明该方法合理可行.     

基于主成分分析的雷达辐射源信号数量估计

针对复杂电磁环境中雷达辐射源数的估计问题,提出了一种新的信息论准则.这种方法通过对接收到的脉冲信号包络向量进行主成分分析提取包络的特征值,并利用特征值按降序排列的曲线分布特点构造新的信息论准则,估计雷达辐射源数目.计算机仿真实验表明,与已有的信息论准则相比,在低信噪比(4～8 dB)下,雷达辐射源数的估计正确率平均提高29%,运行效率平均提高0.09 s.