电动汽车锂电池SOC预测方法研究

为有效地对电动汽车锂电池荷电分布状态(SOC)进行预测,在分析与电池剩余电量相关因数,对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上,建立电池组的神经网络仿真模型。提出基于BP神经网络的电池剩余电量预测模型,利用模型可逼近任何多输入输出参数函数的性能,系统通过样本训练达到较好的仿真结果。与实验结果对比,仿真结果与实验基本吻合,验证了该方法的正确性.     

带有预测补偿的动态电子秤

本文介绍了一种单片机预测补偿动态电子秤。文中阐述了提高称量精度的称量预测补偿方法．给出了系统硬件结构图及软件框图，系统设计合理、结构简单。精度＜０．８％（每袋５００克）。     

地下水动态灰色系统预测

分析了地下水动态与开采量的关系,给出了地下水动态灰色微分方程、灰色系统方程及参数识别方法.结合实例进行了地下水位预测.     

建筑设计企业的动态模糊预测

通过对建筑设计企业的长期观察，提出在动态基准线上划分状态的新思路，并通过实践证明了这种动态模糊预测方法的正确性。     

湖州电网电力电量预测

本文根据湖州市地方国民经济和社会发展情况，采用电力弹性系数法，数学回归分析法，新增投资用电量法ＧＤＰ单耗法等４种方法，对湖州电网负荷电量进行了中长期预测，预测结果较为接近，可作为电网中长期规划设计的重要依据。     

人民币汇率的动态预测

人民币汇率作为人民币对外价值的主要体现，它的走势将会影响对外贸易等许多重要宏观经济变量．所以对其未来走势的预测变得更为重要．为克服目前对人民币汇率未来发展预测方法中，用非时变参数模型预测时变参数系统的状态造成的较大预测误差，将时间序列分析与数理统计分析相结合，设计了新的动态预测模型，并获得了相对于传统预测方法较高的预测准确度．该模型为与人民币汇率相似行业的发展预测提供了新思路．     

基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测

针对目前的剩余寿命预测（RUL）方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型. 通过经验模态分解（EEMD）方法和相关性分析（CA）,将采集到的锂电池能量数据分解为主趋势数据和波动数据;采用深度置信网络（DBN）和长短期记忆网络（LSTM）,分别对主趋势与波动数据进行建模;将DBN与LSTM预测结果进行有效集成,得到锂电池的健康预测结果. 实验结果表明,利用该方法能够有效地对锂电池的健康趋势进行拟合,得到准确的RUL预测结果,性能优于其他典型的预测方法.     

商品房销售动态灰预测

应用灰色控制系统理论建立了上海市商品房销售最和销售总额的动态灰预测模型，预测结果与精度检验表明，该预测模型能够反映上海市商品房销售的动态变化趋势。对住宅市场预测、住宅建设效益预测，以及住宅建设宏观管理的决策均有参考价值。     

应用动态泛回归神经网络的在线负荷预测

电力系统负荷变化受多方面因素的影响,因此负荷曲线呈现出强烈的非线性.为实现非线性的电力负荷在线预测,应用递推更新的样本数据集训练泛回归神经网络,构成动态泛回归神经网络.该动态神经网络训练方便快捷,能够满足在线预测的实时性的要求.仿真表明预测值较观测值有一定滞后,但均能尾随观测值而变化,达到了预期的目的.     

电力负荷预测技术的发展动态

在制定发电计划和电力系统发展规划过程中需要将电力负荷预测作为前提条件,若能够保证负荷预测的准确性,将会给电力系统经济、安全、可靠运行带来重要的作用.科学技术的进步和发展带来了各种形式的负荷预测方法的不断更新.基于此,本文首先阐述了电力负荷预测方法的分类,进而对电力负荷预测技术的发展动态做探讨.     

预测支持系统中动态模型的研究与应用

介绍了一个智能预测支持系统中的动态模型生成的研究，提出了静态模型与动态模型两种模型表示方法。并对静态模型的表现形式，为产生动态模型而对方法库系统和模型库系统所作的改进，系统中心部件－－模型求解控制模块、动态模型的生成进行了详细论述。     

组合导航软件可靠性的神经网络动态预测

在组合导航系统大规模软件开发中,为了控制软件的质量,必须对软件模块的缺陷数进行预测．本文根据软件模块测试报告,用神经网络动态预测了软件模块的缺陷数．结果表明：神经网络预测软件缺陷数比传统的G-O模型有更好的质量拟合度和估测能力．     

基于动态贝叶斯网络的设备故障预测方法研究

设备维修方式由事后维修和定期维修逐步向基于状态维修进行转变,而故障预测（剩余寿命预测）则是基于状态维修的关键。本文介绍了动态贝叶斯网络的基本原理,在此基础上提出了利用动态贝叶斯网络进行故障预测的方法和步骤,最后将本方法应用于流体控制器的故障预测,结果验证了本方法的有效性。     

底水油藏水平井开发见水后生产动态预测

水平井技术是开发底水油藏、延长油井见水时间与提高底水油藏采收率的一项重要技术，但是水平井见水后的动态预测与控制是这项技术的难点。在前人研究的基础上建立了一个水平井开发底水油藏的简化物理模型，并从此模型出发经过推导与简化得到了一个简单易行的水平井开发底水油藏见水后动态生产规律的预测方法，编制了计算机程序，结合华北任丘油田水平实际生产情况进行了预测分析与应用。从实例预测对比结果可以看出，该方法预测精度令人满意。     

井下节流气井的生产动态预测

以单井开采系统为研究对象,采用温度、压力解耦建模与数值耦合方式,以井口油压为控制条件,通过油嘴控制流量和下游温度,建立井下节流气井的井筒-气藏流动耦合的生产动态预测模型,利用试井解释结果或生产动态历史拟合,预测气井的生产流量、压力变化,同时描述生产过程中的井筒非线性温度剖面、压力剖面,从而全面掌握节流气井的生产动态,并可进一步扩展应用于多相流动和复杂井眼轨迹情况.