An Enhanced Mutated Particle Filter Technique for System State Estimation and Battery Life Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The particle filter (PF) has been used for the analysis of nonlinear, non-Gaussian dynamical systems with hidden state variables. However, PF has some limitations in real-world applications, for instant, the sample degeneracy and the impoverishment, which are considered as long-standing challenges in this research and development field. Although several techniques have been proposed in the literature for this purpose, they have some limitations: for example, they cannot represent the entire probability density function (pdf) effectively and are usually problem dependent. In this paper, an enhanced mutated PF (EMPF) technique is proposed to improve the performance of PFs. In the EMPF technique, first, a novel enhanced mutation approach is proposed to actively explore the posterior pdf to locate the high-likelihood area. Second, a new selection scheme is suggested to process low-weight particles for optimizing the posterior distribution and tackling sample degeneracy. Third, an outlier assessment method is adopted to monitor the overall pattern of the posterior distribution based on the interquartile range statistical analysis. The effectiveness of the proposed EMPF technique is verified by simulation tests. It is also implemented for the remaining useful life prediction of lithium-ion batteries. Test results show that the developed EMPF technique can capture a system's dynamic behavior and track system characteristics effectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle