基于KVL方程的电池剩余放电时间预测模型

介绍了铅酸电池剩余放电时间的综合分析模型,模型建立在大量监测数据的基础上,利用KVL(即基尔霍夫)定律,结合微分方程,建立数学模型,利用Mathematica数学软件绘出各放电曲线.并计算出在新电池使用中,分别以30A、40A、50A、55A,60A和70A电流强度放电时,电池的剩余放电时间分别是2454min、1723 min、1307 min、1098 min、1041 min、855 min.给出了电流强度为55A时的放电曲线和电压变化的数据.分析了各放电曲线的平均相对误差,误差最低达到了0.0527%.该模型经过大量的数据验证,得出了较高准确度的剩余放电时间,可以实时准确地预测后备铅蓄电池在电源故障情况下的供电能力.     

电池剩余放电时间预测的研究

针对问题中提供的20A¹00A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.     

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。     

关于有界变差函数的复合函数仍为有界变差函数的条件

本文给出有界变差函数的复合函数仍为有界变差函数的一些条件。     

给电池充电要先放电吗？

我们通常使用的可充电电池有：锂离子电池、镍氢电池、镍镉电池和小型密封铅蓄电池．在给电池充电前,要先将电池里剩余的电量放掉吗？     

基于模糊控制的电池剩余电量的检测

随着电池应用的日益增多,蓄电池剩余电量的检测变得越来越重要.但蓄电池剩余电量是一个不能直接测量的参量,包括温度、放电速率和电池老化等诸多因素都可能会影响到它.本文利用模糊控制理论,阐述了一种蓄电池剩余电量的检测方法并借助Matlab仿真软件得到了测试效果.     

基于时间序列的疫情预测模型

以北京2003年SARS疫情统计为背景,对疫情时间序列进行分析和识别,建立了非线性时间序列模型来预测SARS病人变化数,通过仿真试验与实际对比验证,表明该预测方法是十分可靠的.     

基于模式匹配的行程时间预测模型研究

本文采用深圳市某快速路的占有率预测目标的历史数据库对交通状态进行模式匹配和行程时间进行预测。经过比较研究得出,利用占有率数据进行模式匹配预测城市快速路的行程时间,结果是最令人满意的。这一预测模型的构建为智能运输的应用建立了良好的理论基础。     

电池放电问题数学模型的建立与求解

本文利用最小二乘法并结合电磁学知识,对铅酸电池放电问题建立了数学模型并进行了求解.     

基于ANSYS有限元法的长输油气腐蚀管道剩余强度与剩余寿命研究

长输油气腐蚀管道剩余强度与剩余寿命的精确评价,为的是减小运营成本和保证管道的安全运营。该文基于ANSYS有限元法中塑性失效准则,建立了腐蚀区体腐蚀损伤的有限元三维结构模型,提高了腐蚀剩余强度与剩余寿命的仿真精度;ANSYS有限元法的仿真可较精确地得到腐蚀管段在某工况下的临界失效剩余壁厚;在已知腐蚀速率情况下,可对腐蚀管线的剩余寿命进行评估。结合阿-赛输油管道腐蚀现状,得出了各种腐蚀状况下腐蚀剩余强度与剩余寿命。充分说明了该研究对实际工程应用具有重要的理论参考价值。     

时序自回归差分方程模型在传染病预测中的应用

本文通过分析传染病的特性,建立了时序自回归差分方程模型,对SARS传染病的流行规律进行了进一步研究,并讨论了平衡点及其稳定性.仿真结果表明,使用自回归差分方程模型预测传染病的流行趋势,具有精度高、简单易行的特点.     

基于时域卷积与双向GRU神经网络的时序预测模型

随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。     

基于神经网络的人口增长多变量时间序列预测模型

人口增长是一个复杂的非线性动态系统,基于神经网络建立人口增长时间序列的预测模型,并通过实例仿真得出预测我国未来人口增长情况．     

基于1stOpt软件下的铅酸电池放电曲线模型研究

在铅酸电池以恒定电流强度放电过程中,电压随放电时间单调下降,直到额定的最低保护电压.运用1st Opt对铅酸电池20A¹00A之间任一恒定电流强度放电时放电曲线的三维数学模型进行了分析,并用MRE评估了模型的精度,用表格和图形给出电流强度为55A时的放电曲线研究.     

基于随机森林的血糖变异预测ICU监护时长研究

为预测ICU患者重症监护时长并研究血糖变异对时长的影响,分别构建K最近邻、决策树、支持向量机以及随机森林4种模型,使用重症患者的血糖变异情况和基本病例信息构成实验数据集进行训练,预测患者能否在72h内转出ICU病房.训练后的4种模型在判断患者重症监护时长的准确率分别为63.94％、78.77％、81.07％和84.14...     

基于时间序列的资本资产定价模型

针对证券的时变特性,联合运用差分方法和指数平滑法,建立了时间序列资本资产定价模型(CAPM*).