本发明涉及轨道交通的维护技术领域,尤其是一种通过大数据预测轨交
锂电池SOE的方法;它包括:数据准备步骤,数据整理步骤,数据特征化步骤,目标确定步骤,数据计算步骤,训练验证步骤,算法评估步骤;通过特殊的清洗手段发现隐藏的噪声数据,从而实现清洗效果好、准确率高等效果;另外进行模型训练和评估,通过数据导入,利用机器学习的不同模型,选择不同算法进行匹配验证,并进行发布,成为结构化的产品,并随着时间累积和数据丰富,模型的预测准确性会不断提升。
声明:
“通过大数据预测轨交锂电池SOE的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)