锂离子电池老化数据集的实验及分析

针对电动汽车，开展了锂离子电池容量衰减仿真研究。

本项目探索有效的功能选择方法，以提高锂离子电池健康状况评估的准确性。为此，项目采用相关系数分析、主成分分析和数据整理等方法构建新的特征指标，并利用这些指标预测电池容量衰减趋势。 方法 项目主要采用 C# 和 MATLAB 语言进行数据提取和自动化处理。特征工程主要采用以下算法和方法： 皮尔逊相关系数 主成分分析 数据整理 构建的预测模型采用以下算法： 支持向量回归 决策树 随机森林 K 最近邻 极限学习机 注意事项 在进行主成分分析之前，务必对数据进行标准化处理。 根据容量标签列对数据进行降序排序至关重要，以确保模型能够预测电池容量的平滑衰减曲线，避免出现容量预测值在高低值之间频繁波

Rodney Tan (PhD)开发的锂电池充电器模块1.00版（2019年8月）包含两个阶段的锂离子电池充电过程。该充电器首先以恒定电流（CC）模式接收充电电流（A），当电池达到设定的恒定电压时，转换至饱和充电（CV）恒定电压模式。

牛津大学出的这个电池退化数据集还挺实用的，是你要做锂电老化建模、预测相关的研究或者项目。数据是 40℃恒温下测的，8 个袋装小电池，电压、电流、温度、容量全都有，格式是.mat，用 MATLAB 起来贼方便。 文件名是Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat，老化过程中的细节数据记录得全，你要是搞机器学习建模那种寿命预测，它就像一个训练宝库。需要跑模型的话直接拿数据喂就行，不用再清洗太多，挺省心。 要注意的一点，数据看起来简单，其实每组电池的变化还是蛮有差异的，建议你先做下数据可视化。比如温度和容量的关系，画个图容易看出趋势，后面训练模型的时候会轻松不少

NASA 电池老化数据了一组重要的电池性能数据，适合用来电池健康状况和老化过程。它包含了电池在不同充放电状态下的电压、电流、温度和阻抗谱数据。通过这些数据，可以更好地理解电池如何随着使用时间的推移而退化，也可以用来优化电池管理系统的算法，比如预测电池的剩余电量（SOC）和健康状态（SOH）。如果你对电池技术和性能感兴趣，这份数据集绝对值得一看哦！ 这个数据集的好处在于，它不仅能你理解电池的工作原理，还能让你用机器学习来预测电池的老化进程。比如，通过电池的电压和电流波动，你可以推测电池内部出现的问题，提前发现潜在的故障。这对电池管理系统（BMS）来说，尤其重要，能提高电池系统的安全性和效率。 ，

Foursquare数据集涵盖用户id、地点id、坐标、签到时间和时间id等多维度信息，用于分析用户活动模式及地点偏好。

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

电池片裂纹的数据集，挺适合做图像识别训练的。图像量大，种类也全，什么线裂、环裂、微裂、正常的电池片，全都有，直接能拿来分批喂模型。你要是在搞光伏质检方向，或者练练CNN这类的模型，这个资源还蛮有用的。 图像都是按类型分好类的，子文件夹命名也比较直观，比如正常、微裂这些，所以读取的时候，用ImageFolder一类的接口就方便多。预部分也没太大难度，常规的去噪、归一化就行，没啥奇怪的格式。 训练方面建议你用卷积神经网络（CNN），挺容易就能出结果。要是想玩传统点的路线，SVM或者随机森林也能试试，特征可以从纹理、边缘信息这些维度搞一搞。模型调好以后，再拉一批图像验证一下泛化能力，基本就能上线上跑

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。