1。4 论文结构

本论文主要从以下几个方面来进行阐述所设计的电池性能预测系统：第一章绪论部分， 介绍了目前国内对电池性能的预测方法及大数据分析的研究现状；第二章介绍了本项目所需 要用到的理论知识，对局部敏感哈希算法（Locality-Sensitive Hashing，LSH）和 K-近邻算法

（K-nearest Neighbor Algorithm，KNN）进行了讨论；第三章陈述了本课题的设计框架和整体 思路，以及项目中的核心算法；第四章介绍了电池性能预测系统的各个模块的设计与实现； 第五章展示了所设计系统的实验结果及测试分析；最后对本课题的研究内容做出总结和进一 步的展望。

2 理论知识

如前文所述，动力电池预测系统中的数据分析和预测方案，是本课题的核心研究内容。 现阶段的预测模型对电池系统性能的预估往往只通过对即时状态（电压、电流和温度）和电 池投入运行前的状况进行比较，而忽视了历史数据在 SOC 和 SOH 演变中的作用。本课题的 预测方案拟将所有历史数据进行收集整理并分析，建立纵向电池性能分析的大数据模型，对 电池老化失效的机理和因素进行量化描述。来~自,优^尔-论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

针对以上分析，为实现电池性能的数据分析和预测，本项目采用的核心算法就是局部敏 感哈希算法和 K-近邻算法。以上两个算法在特定情况下可以结合使用以提高数据的分析能 力。在实际应用过程中，具体做法是先对数据用局部敏感哈希算法做一次数据的拟合，将电 池历史信息中庞大的特征数减少到可控制范围之内；再使用 K-近邻算法对电池的数据做出分 类处理。下文将对将这两个核心算法做出介绍。

2。1 局部敏感哈希（Locality-Sensitive  Hashing）算法

2。1。1 算法简介

LSH 的概念最早是由 Indyk 和 Motwani 在文献[4]中首次提出。其总体思想是：把标记矩 阵里的数据文档哈希处理很多遍，只有被哈希函数映射到同一个桶中的列才被认为是可能相 似的，如图 2。1 所示。这可以很方便的用来查询近似记录，简单来说，该算法的基本思想就 是利用哈希函数值保证相似的数据点以很高的概率发生冲突，从而能够快速检索到所需要的 数据。