35、交通基础设施相关评估方法与应用

交通基础设施相关评估方法与应用

1. 均衡TAM和O - D矩阵校准

1.1 观测链路集与MSE缩减

在交通网络分析中,有不同的观测链路集,如下表所示:
| 集合 | 链路情况 |
| — | — |
| Set 1 (2/14) | 6 - 9 |
| Set 2 (5/14) | 6 - 9 - 10 - 11 - 13 ;6 - 9 - 10 - 11 - 12 - 13 - 14 |
| Set 3 (7/14) | 1 - 3 - 4 - 6 - 8 - 9 - 10 - 11 - 12 - 13 - 14 |
| Set 4 (11/14) | 未详细列出 |
| Set 5 (14/14) | all |

为评估估计值的准确性,使用了中位数估计值相对于真实值的均方误差(MSE)缩减。例如,估计需求的MSE缩减公式为:
[redMSE(d^ ) = \frac{MSE(d,d_t)-MSE(d^ ,d_t)}{MSE(d,d_t)}]
其中:
[MSE(d,d_t) = \frac{1}{N_{OD}}\cdot\sum_{od}(d_{od} - d_{t_{od}})]
[MSE(d^ ,d_t) = \frac{1}{N_{OD}}\cdot\sum_{od}(d^ {od} - d {t_{od}})]
这里的 (N_{OD}) 等于O - D对的数量。

1.2 模型结果

对于每个提出的组合,会得到30个不同的估计值。在分析中,相

本研究聚焦于运用人工智能方法,特别是高斯过程回归随机森林算法,对锂离子电池的健康状态进行预测分析。数据处理作为模型构建的基础环节,其质量直接影响最终预测结果的准确性。在此过程中,我们借助数值计算平台完成数据清洗、转换及特征构建等一系列操作。 数据预处理涵盖缺失值填补、异常点识别以及数据格式统一等步骤。通过调用相应函数,可读取原始数据集,检测并处理缺失信息,常用填补策略包括均值或中位数替代。针对异常值的判别,多采用基于统计分布的阈值方法相关工具提供了便捷的实现途径。 特征工程旨在从原始变量中提取更具代表性的指标,以增强模型表达能力。对于电池健康预测问题,常涉及电压、电流温度等监测参数,这些变量往往需经过标准化调整以消除量纲影响。此外,通过构造时序统计特征如滑动窗口均值,能够进一步丰富输入信息。 高斯过程回归作为一种概率型非参数模型,不仅能够输出预测值,还可提供相应的置信区间估计。该算法适用于样本规模有限且具有非线性特征的问题,因此在电池这类复杂系统的状态评估中表现良好。相关函数可用于模型拟合预测。 随机森林通过集成多棵决策树来提升泛化性能,有效降低过拟合风险。训练过程中,每棵树独立学习数据特征;预测阶段则通过集体决策机制输出最终结果。相应的工具包支持该模型的快速构建应用。 在数据科学领域,另一类常用编程环境同样提供丰富的数据处理机器学习资源,包括高效的数据结构库、数值计算模块以及集成了多种算法的建模工具。两种平台可协同工作,例如将前者完成的计算结果导入后者进行深入分析可视化。 整体而言,电池健康状态预测的典型流程包含数据载入、预处理、特征提取、模型训练、验证测试及最终状态评估等步骤。深入掌握这一完整链条及相关技术工具,不仅有助于优化电池管理系统,也为其他复杂设备的智能运维提供了方法参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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