摘要
本发明具体涉及一种基于数据分析的电池性能测试方法,包括:动态数据集构建,数据实时同步与归档,进行电池性能数据清洗与质量检查,自动识别并剔除电池性能数据异常值、填补缺失电池性能数据;训练出能够准确区分电池性能级的支持向量机分类模型;自动参数调整与模型自我优化,利用自动参数调整与模型自我优化之后的支持向量机分类模型对电池性能测试。本申请构建了一个高度集成、自动化、智能化的电池性能测试体系,解决了传统测试方法在效率、精度、响应速度及成本控制方面的局限。
技术关键词
支持向量机分类
电池性能测试设备
电池性能测试方法
性能测试数据
支持向量机模型
支持向量机算法
数据归档
动态数据集
云端服务器
集成智能传感器
特征选择
时间序列预测方法
时间序列数据库
放电平台
ARIMA模型
参数
综合评估模型
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航空器
飞行测试方法
轮廓特征提取
性能测试数据
三维模型
医疗数据分类方法
医疗数据分类模型
支持向量机模型
逻辑回归模型
PCA算法
超微孔吸声板
激光打孔设备
超声波检测模块
板材分类
机器学习模型
电能计量设备
在线识别方法
识别采样点
计量误差
计量系统