检索结果-内蒙古大学图书馆

中国脑血管病杂志 2015年第10期12卷 505-510页

作者：伍刚许国宇白颖周青刘策常鹏飞解放军第三○九医院细胞治疗病房 100091 解放军第三○九医院放射科 100091 解放军第三○九医院神经外科 100091

目的研究误差逆向传播(BP)神经网络模型对脑出血患者血肿扩大(HE)的预测结果。方法回顾性分析解放军第三○九医院于2011年1月至2014年12月连续入院并诊断为脑出血的128例患者的临床资料。应用Matlab 7.14软件实现BP神经网络模型对脑出... 详细信息

目的研究误差逆向传播(BP)神经网络模型对脑出血患者血肿扩大(HE)的预测结果。方法回顾性分析解放军第三○九医院于2011年1月至2014年12月连续入院并诊断为脑出血的128例患者的临床资料。应用Matlab 7.14软件实现BP神经网络模型对脑出血患者24 h内HE(HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml)的预测。计算模型的均方差(MSE)以及整体预测的准确度;绘制预测HE的受试者工作特征(ROC)曲线。结果 BP神经网络预测HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml时,训练集、校验集、测试集的MSE分别为0.061、0.143、0.052和0.023、0.057、0.065。对HE拟合最佳验证性能分别为:HE≥6.0 ml网络训练11次,误差值为0.224;HE≥12.5 ml网络训练20次,误差值为0.057。预测HE≥6.0 ml和HE≥12.5 ml的整体准确度分别为92.2%(118/128)、96.9%(124/128)。结论 BP神经网络模型对数据要求无特殊限制,能够较为准确地拟合脑出血HE模型。

关键词：脑出血误差逆向传播神经网络血肿扩大预测

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锂电池健康状态预测算法研究

锂电池健康状态预测算法研究

引用

作者：魏新尧常州大学

学位级别：硕士

纯电动汽车目前已受到广泛的普及,锂电池作为其的主要动力源,对如何降低锂电池使用成本、延长锂电池使用寿命的研究关注度越来越高。锂电池随着使用次数的增加,其实际容量会发生衰减,锂电池的健康状态（State of Health,SOH）也会随之... 详细信息

纯电动汽车目前已受到广泛的普及,锂电池作为其的主要动力源,对如何降低锂电池使用成本、延长锂电池使用寿命的研究关注度越来越高。锂电池随着使用次数的增加,其实际容量会发生衰减,锂电池的健康状态（State of Health,SOH）也会随之降低。实际容量的衰减必然会对锂电池荷电状态和剩余使用寿命的测量产生影响。准确预测锂电池SOH的实际意义,一方面是可以避免汽车在行驶时因实际容量过低而产生的安全隐患,另一方面是避免因过早更换电池而造成的资金浪费和环境污染。因此本文对如何精确预测锂电池SOH展开了研究。在算法设计上,本文选用误差逆向传播（Back Propagation,BP）神经网络和径向基（Radial Basis function,RBF）神经网络作为锂电池SOH的预测模型。由于这两种模型的预测精度都比较依赖初始参数的设置,且BP神经网络因为初始权值和阈值的随机性,使得预测结果容易陷入局部最优,因此提出使用布谷鸟搜索（Cuckoo Search,CS）算法对两种神经网络进行优化。设计出CS-BP神经网络以及CS-RBF神经网络。在仿真分析上,以美国国家航空航天局Ames研究中心提供的锂电池充放电循环实验数据为样本。进行仿真之前,需要对锂电池SOH的老化进行特征提取。利用灰色关联分析法分析得特征参数与锂电池SOH之间的相关性。随后对这些参数进行主成分降维,得到主成分二的累计贡献率超过90%,因此选取主成分一和主成分二作为预测模型的输入。在同一组锂电池数据下进行仿真实验,得到CS-BP神经网络的MAE、MAPE、RMSE以及R2分别为 0.1950、0.3319、0.2658、0.9847,CS-RBF 神经网络的MAE、MAPE、RMSE以及拟合度R2分别为 0.1605、0.2678、0.1928、0.9913。可见CS-RBF神经网络的预测精度比CS-BP神经网络的预测精度要高。随后将两种神经网络应用到其他工作环境不同的锂电池数据中可以得到相同的结果,验证了 CS-RBF神经网络具有较好的泛化性。本文通过采集锂电池在充电过程的数据来预测锂电池放电过程的SOH,可以有效避免锂电池因未及时更换而引发的安全事故,以及避免因过早更换而带来资金浪费和环境污染。

关键词：锂电池健康状态布谷鸟算法误差逆向传播神经网络径向基经网络

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