# 新能源汽车应用场景,基于Python,通过神经网络训练锂离子电池使用相关数据,预测电池当前最大容量
1、功能设计
界面设计:PyQt5、sys、os
线程设计:threading、inspect、ctypes,numpy,
pandas,prettytable,matplotlib,warnings
相关文件:MainWindowFun.py、HelpWindowFun.py
===============================================================================
2、功能实现
相关性分析
1. 对用户的输入数据进行检测,方防止输入错误数据
2. 对用户的选择进行判断,因为输入时是将平台上所有的数据传入实例,但是用户选择的功能有不同的输入输入,
所以需要对传入的数据进行判断,根据输入情况保存对应的选择编号data_choose
3. 根据用户输入的数据及功能选择情况,对Excel数据进行处理,使其能够用于后面的分析
4. 给出处理后第一组数据的情况,让用户判断自己的输入是否成功
5. 进行相关性分析,使用了numpy库的相关性分析函数,同时用prettytable展示出来
6. 保存分析结果至指定路径
7.相关文件:Correlation.py
神经网络训练
1. 开始的过程与相关性分析类似,检测输入内容、用户选择判断、处理Excel数据、用户输入判断,只增加了一个根据选择情况编写C语言函数名的步骤
2. 神经网络层数导入,由于神经网络隐藏层神经元数量导入的是像“10 8 6”这种的用空格隔开数据的格式,需要对层数进行处理
3. 归一化处理,由于数据具有不同的单位和数量级,需要对数据进行归一化处理,方便训练
4. 神经网络训练,采用随机梯度下降算法对数据进行训练
5. 对训练的结果进行整理,将训练输出的归一化结果还原为原数据
6. 使用还原后数据对训练结果进行分析
7. 导出Excel数据结果,与相关性分析类似
8. 根据训练给出的系数编写C语言函数,使用字符串编写,最后保存为c文件
9.相关文件:ANN.py
线性拟合
1. 线性拟合的过程中,当自变量有soc时,拟合的过程为先根据0~100%的SOC值进行分组,在每个组里单独进行线性拟合
2.相关文件:LINE.py
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温馨提示
<项目介绍> 功能实现 相关性分析 对用户的输入数据进行检测,方防止输入错误数据 对用户的选择进行判断,因为输入时是将平台上所有的数据传入实例,但是用户选择的功能有不同的输入输入, 所以需要对传入的数据进行判断,根据输入情况保存对应的选择编号data_choose 根据用户输入的数据及功能选择情况,对Excel数据进行处理,使其能够用于后面的分析 给出处理后第 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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R_SOC_Q_ANN-master.zip (12个子文件)
R_SOC_Q_ANN-master
Correlation.py 19KB
Main.py 527B
HelpWindowFun.py 376B
MainWindowFun.py 11KB
ANN.py 36KB
HelpWindow.py 12KB
HelpWindow.ui 13KB
CSOC.ico 4KB
MainWindow.py 18KB
LINE.py 24KB
MainWindow.ui 17KB
README.md 2KB
共 12 条
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