简介：摘要：根据有关部门的预计，中国的动力电池将在2018年至2020年间累计达到120,000至200,000吨，至2025年将达350,000吨。随着新能源汽车的总需求量不断增长，中国电动汽车的回收工作将面临更大的压力。本文旨在通过对中国新能源汽车电池的追溯管理系统的研究，为其追溯管理提供一定的理论依据。
简介：摘要：通过阐述汽车制动系统的理论基础，明确制动性能的评价指标及关键影响因素。以及介绍数据的收集、预处理过程。在此基础上，构建基于多层感知器（MLP）神经网络的制动性能预测模型，采用Dropout技术和L2正则化方法增强模型的泛化能力。通过反向传播算法和Adam优化算法对模型进行训练与优化，确保模型的预测精度和收敛速度。通过探讨特征选择与降维、数据不平衡处理、实时性要求与计算效率优化以及模型可解释性与透明度增强等关键问题，提出相应的解决方案。以期为汽车制动性能的提升和行车安全提供有力的技术支持。
我国新能源汽车动力蓄电池溯源管理
基于大数据分析的汽车制动性能预测
