锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是保障新能源设备安全运行、降低维护成本的核心技术。电池容量作为反映其健康状态的直接指标，其精准提取是实现高精度寿命预测的基础。卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）的融合模型，凭借 CNN 对局部特征的深度挖掘能力和 BiGRU 对双向时序依赖的高效建模优势，为锂电池剩余寿命预测提供了兼顾精度与效率的解决方

锂电池作为新能源产业的核心储能载体，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的精准预测是保障设备安全运行、降低全生命周期成本的关键环节。电池容量作为衡量锂电池健康状态的核心指标，其有效提取是实现高精度寿命预测的基础。卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的融合模型，凭借 CNN 对局部特征的深度挖掘能力和 GRU 对时序依赖关系的高效建模优势，为锂电池剩余寿命预测

锂电池作为新能源领域的核心储能设备，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的精准预测是保障设备安全运行、降低维护成本的关键。而电池容量作为反映锂电池健康状态的 “黄金指标”，其有效提取是实现寿命预测的前提。卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的融合模型，凭借 CNN 对局部特征的捕捉能力和 BiLSTM 对时序依赖关系的建模优势，为锂电池剩余寿命预

随着人工智能技术发展，多智能体系统在工业生产、物流运输、灾害救援等领域的应用愈发广泛。在多智能体执行任务过程中，如何合理分配任务至关重要。当任务存在时间窗口和优先级约束时，传统任务分配方法难以满足需求。合约网络协议（Contract Net Protocol，CNP）算法模拟市场招投标机制，为解决此类复杂任务分配问题提供了有效途径。本文将深入研究基于 CNP 算法求解具有时间窗口和优先级约束的多智

移动机器人技术作为人工智能与自动化领域的重要分支，近年来受到广泛关注。路径规划作为移动机器人的核心组成部分，直接决定了其自主导航和完成任务的能力。如何在复杂环境中高效、安全地规划出最优或近似最优的路径，一直是研究人员关注的重点。本文将探讨基于麻雀搜索算法 (SSA)、快速探索随机树 (RRT)、概率路线图 (PRM)、Dijkstra 算法等15种不同算法的移动机器人路径规划研究，分析其优缺点，并

基于BP神经网络的时间序列预测是一种常用的预测方法，它可以通过训练神经网络模型来学习时间序列数据的内在模式和趋势，并用于未来的预测。下面是基于BP神经网络的时间序列预测的基本步骤：数据准备：将时间序列数据按照一定的时间窗口进行切分，形成输入和输出的训练样本。例如，将前n个时间步的数据作为输入，第n+1个时间步的数据作为输出。网络设计：选择BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。隐藏

基于大连市某外卖配送站点的运营实例,针对午餐高峰时段涌入的大量订单,对骑手的配送路径进行优化.以最大化运输效率为目标,综合考虑外卖配送的实际约束,有针对性地构建骑手配送路径优化的混合整数规划模型,利用遗传算法对实例进行求解,详细分析了算法参数对优化结果的影响机理,可为外卖配送行业提供决策支持.​3 仿真结果[1]靳志宏, 鞠新诚, 郭加佳,等. O2O模式下外卖骑手的配送路径优化[J]. 大连海事

1.1.1 基本单元—决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，因其结构呈树形，故称决策树. 学习决策树，本质上讲就是学习一系列if/else问题，目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案，我们从这些一层层的if/else问题中进行学习并以最快的速度找到答案.1.1.2 集成学习。

目标跟踪是计算机视觉和人工智能领域的核心问题之一，其目的是在视频序列中估计目标的状态，例如位置、速度和姿态等。由于目标运动的复杂性和环境的不确定性，目标跟踪面临着诸多挑战，如遮挡、光照变化、噪声干扰等。为了克服这些挑战，本文将基于互补模型交互式多模型滤波（IMM）框架，结合常速模型（CT）卡尔曼滤波和匀加速模型（CV）卡尔曼滤波，构建一种更加鲁棒的跟踪系统。1. 概述目标跟踪是计算机视觉中的一个重

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是借助于最优化方法解决数据挖掘中若干问题的有力工具,它不仅有着统计学习理论的坚实基础,而且具有直观的几何解释和完美的数学形式,并在一定程度上克服了"维数灾难"和"过学习"等传统困难.SVM自20世纪90年代由Vapnik提出以来一直处于飞速发展的阶段,并在手写数字识别,人脸识别,文本分类,生物信息,回归预测等诸多领域有了成功的应