HPPC工况

HPPC 工况下锂电池端电压的分段拟合和参数辨识这块，用 BayesGA 来优化，思路还挺巧的，尤其是在模型精度和收敛速度之间做了个不错的平衡。如果你平时搞电池建模或者 SOC 估计，拿这个思路来参考一下还挺有价值的，尤其是用在 Matlab 仿真里，直接能跑出效果。对了，文章里误差也做得比较细，有点意思。

汽车行驶工况的构建和识别，用 MATLAB 搞定其实不难。这篇文章思路挺清晰，先把采集来的原始数据做了个预——比如异常值、不完整数据啥的都掉了。通过运动状态来切片，提取出了几百个运动学片段，方便后面聚类。 运动学特征参数有点多，不过别慌，作者用PCA帮你把维度压下来了，信息保留还挺充分。用K-means 聚类把这些片段分成畅通和拥堵两类。从中挑出最典型的片段合成一条完整的工况曲线，长度也控制在 1800 到 2000 秒，刚好够跑个测试。 代码是用MATLAB写的，思路比较工程化，适合做工况建模、节能算法验证之类的项目。如果你想看具体实现，可以参考文末附的几个链接，里面有 K-means 的实

这是一份多类训练集的线性判别分析源代码，专为铜浮选工况识别而设计，采用matlab语言编写。

针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效的问题，传统的实验和仿真方法效率不高且成本较高。本研究利用人工智能技术在故障预测领域的优势，提出了一种基于数据挖掘的新型复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法。该方法通过挖掘原始数据中螺纹连接故障的精确映射关系，准确识别导致螺纹连接失效的主要原因，并预测力矩衰减情况。首先，采用规则化故障量化方法考虑文本极性变化特征；其次，结合专业领域词典对螺纹连接力矩衰减进行基于文本描述的故障评级；进而，提出基于Logistic函数模型的特征构建方法并建立相关特征集；最后，利用随机森林和岭回归算法的Stacking集成学习预测模型。本研究以重型卡车推力杆螺纹力矩衰