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公开(公告)号:CN116680983A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310662200.2
申请日:2023-06-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06N7/01 , G06F17/18 , G01R31/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子滤波模型的锂离子剩余寿命预测方法,属于电池技术领域。针对锂离子电池在使用过程中,因负载随机而导致电流随机变化和不完全充放电的现象,从而使得电池的退化速率差异较大以及电池退化数据不充分的问题,提出一种估计锂离子电池健康状态并构建神经网络模型进行剩余寿命预测的方法,具体问:在历史数据中提取健康因子;通过基于贝叶斯优化的多核RVM映射,获得完整的健康因子序列;建立序列到序列的LSTM模型,估计锂离子电池的真实容量;建立基于IPSO‑PF‑LSTM的锂离子电池退化双指数模型;剩余寿命预测。通过多种算法共同优化可以更好的发挥双指数模型的优点,从而提升寿命预测的效果。
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公开(公告)号:CN117116090A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310662198.9
申请日:2023-06-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈换道和强制换道相结合的车道闭锁辅助换道方法,属于交通信息化领域。针对基于博弈论构建的控制策略能够完成车辆协同换道,在车流死锁、停滞时,博弈收益难以支持高效换道的问题,提出了一种博弈换道和强制换道相结合以云端场景指挥高效辅助换道的方法。按以下步骤进行预测:1)交通流建模;2)博弈换道过程描述;3)博弈换道收益分析;4)划分博弈换道和强制换道;5)构建组合换道模型。考虑将强制换道和博弈换道进行组合,当车辆的间距过小时,切换至强制换道策略能更好的提升换道效率,从而有效降低了能耗、排放和高速公路事故区上游的排队长度的效果。
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公开(公告)号:CN116597687A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310662346.7
申请日:2023-06-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G08G1/14 , G06Q10/0631 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种云控系统下基于停车占用率预测的动态停车分配方法,属于智慧停车技术领域。该方法提出了基于停车占用率预测的分配方法的基本框架,根据停车场占用率时间序列的特点,对停车占用率建立SARIMA预测模型进行预测,然后根据停车问题的动态特性动态分配模型,针对建立的动态分配模型,设计改进变邻域搜索算法的混合式启发式算法对模型进行求解,通过贪婪算法生成初始解,再采用改进变邻域搜索算法搜寻最优解,结合真实数据集设置仿真实验。本发明基于云控平台对停车占用率的研究,对停车占用率建立SARIMA预测模型进行预测,通过动态停车分配法利用云控平台为停车用户提供高效、准确以及低成本的停车方案。
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公开(公告)号:CN118261316A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410575173.X
申请日:2024-05-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/047 , B60W30/14 , B60W50/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及一种基于IVCPS的考虑排队消散的多车情况下预测巡航滚动优化方法,属于交通信息化领域。该方法包括:设计多车预测巡航滚动优化算法框架;构建场景模型;构建车辆的纵向动力学模型、能耗模型;基于冲击波理论,建立考虑多个上游路段的多信号周期排队消散时间推演模型;根据所述多车预测巡航滚动优化算法框架,设计多车绿波通行时间规划算法;在所述的算法完成绿波通行时间规划的基础上,设计多车绿波通行速度规划算法,以实现对云端向车端下发的速度轨迹的求解;本发明解决了在多车云控制公交车同区域行驶的场景下,容易导致车辆发生轨迹冲突的问题,现有排队消散时间预测方法忽略了上游路段影响的问题。
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公开(公告)号:CN116681248A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310665383.3
申请日:2023-06-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种新型石膏厚板生产节拍控制方法,属于石膏厚板生产技术领域。本发明针对新型石膏厚板生产系统约束性和耦合性强,且石膏水化反应有较强的限制条件等特点,提出了一种新型石膏厚板生产系统的生产节拍控制方法,该控制方法以最小化最大完工时间和总脱模拖期时间为目标函数,以系统特性和石膏水化反应为约束建立了一个生产节拍优化数学模型,并使用NSGA‑II算法对生产顺序进行优化。本发明相较于人工排产固定的生产节拍,能够随着生产比例的变化,有效地优化总脱模拖期时间,从而提高了产线产量,降低系统的故障率。
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公开(公告)号:CN116679232A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310675038.8
申请日:2023-06-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于混合神经网络和迁移学习的锂电池健康状态估计方法,属于电池存储技术领域领域。该方法为:提取电池循环数据并构成特征曲线,对其进行数据预处理,并进行异常值筛选和替换,构成源域数据集;提取不同类型或不同工况的锂电池数据得到特征曲线数据,构成目标域数据集;利用源域数据集对CNN‑GRU混合神经网络进行预训练得到预训练模型;将预训练模型作为基学习器估计模型,利用Tradaboost.R2算法在目标域数据集训练,从而对样本权重和基学习器权重进行更新;锂电池SOH估计值输出,同时计算相应评价指标值。本发明能够提高锂电池健康状态估计的精确度。
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