|
|
Lithium-ion battery SOH analysis
Sedlařík, Marek ; Kazda, Tomáš ; Vyroubal, Petr
Battery State-of-Health modelling can significantly reduce the amount of costly laboratory tests in the application being analyzed. This paper discusses the prediction of the State-of-Health, an indicator of battery life, using support vector regression. This experiment is performed on a sample cell of a lithium-ion battery, which is subjected to a method known as the Constant Current Constant Voltage method, where the battery is charged and discharged at a constant current of 0.5 C. Although this method in this paper is applied in laboratory conditions and it is a controlled method, or it deviates from the battery cycling of real applications, it can be used in these applications, thus the scope of this research can predict the State-of-Health also in the areas of batteries used in mobile devices or electromobility. The State-of-Health indicator then determines whether the battery is still suitable for that primary application. Assuming that we can predict this parameter with some accuracy, it is then also possible to tell after what length of time a battery will need to be replaced and when it will be suitable for secondary applications such as stationary storage. Once it reaches that state, this calculation can be further applied to those applications as well.
|
|
|
Rozpoznávání hudební nálady a emocí za pomoci technik Music Information Retrieval
Smělý, Pavel ; Mucha, Ján (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá oblastí Music Information Retrieval, přesněji její podoblastí zaměřující se na rozpoznávání hudebních emocí s názvem Music Emotion Recognition. Počáteční kapitoly práce se věnují obecnému přehledu a definici MER, kategorizaci jednotlivých metod a nabízejí tak komplexní pohled na tuto vědní disciplínu. Práce se dále zabývá výběrem a popisem vhodných parametrů pro rozpoznávání emocí, k čemuž využívá nástroje openSMILE a MIRtoolbox. K získání databáze nahrávek a jejich subjektivních emočních popisů byla použita volně dostupná databáze DEAM. Praktická část práce se již plně zabývá návrhem statického dimenzionálního regresního vyhodnocovacího systému pro číselnou predikci hudebních emocí u hudebních nahrávek, přesněji jejich polohy v AV emočním prostoru. Práce publikuje a komentuje přehled dosažených výsledků jak pro individuální analýzu významnosti jednotlivých parametrů pro úspěšnost predikce, tak celkové analýzy úspěšnosti predikce navrženého modelu.
|
|
|
Rozpoznávání hudební nálady a emocí za pomoci technik Music Information Retrieval
Smělý, Pavel ; Mucha, Ján (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá oblastí Music Information Retrieval, přesněji její podoblastí zaměřující se na rozpoznávání hudebních emocí s názvem Music Emotion Recognition. Počáteční kapitoly práce se věnují obecnému přehledu a definici MER, kategorizaci jednotlivých metod a nabízejí tak komplexní pohled na tuto vědní disciplínu. Práce se dále zabývá výběrem a popisem vhodných parametrů pro rozpoznávání emocí, k čemuž využívá nástroje openSMILE a MIRtoolbox. K získání databáze nahrávek a jejich subjektivních emočních popisů byla použita volně dostupná databáze DEAM. Praktická část práce se již plně zabývá návrhem statického dimenzionálního regresního vyhodnocovacího systému pro číselnou predikci hudebních emocí u hudebních nahrávek, přesněji jejich polohy v AV emočním prostoru. Práce publikuje a komentuje přehled dosažených výsledků jak pro individuální analýzu významnosti jednotlivých parametrů pro úspěšnost predikce, tak celkové analýzy úspěšnosti predikce navrženého modelu.
|
|
|
Comparison of different models for forecasting of Czech electricity market
Kunc, Vladimír ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kopečná, Vědunka (oponent)
Mnoho rozdílných přístupů jako jsou umělé neuronové sítě nebo SVR bývá použito v literatuře. Tato práce poskytuje srovnání několika rozdílných metod v jednotných podmínkách za použití dat z Českého trhu s elektřinou. Výsledné srovnání více jak 5000 modelů vedlo k vybrání několika nejlepších modelů. Tato práce také vyhodnocuje roli historických meteorologických dat (teplota, rosný bod a vlhkost) - bylo zjištěno, že třebaže použití meteorologických může vést k přeučení, za vhodných podmínek může také vést k přesnějším modelům. Nejlepší testovaný přístup představovala Lasso regrese. 1
|
host ::
RSS.