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我想爲無線網絡中的節點編寫算法。假設有幾個節點使用電池運行，並且有一個基站跟蹤節點的電池狀態。基站的目的是準確預測哪個節點需要先充電。現在每個節點的耗電率不同。所以即使節點的電擊面積爲30％並不意味着他們需要同時充電。預測電池壽命的算法
如何形成一個算法，使基站可以預測哪個節點會持續更久？我正在考慮基於「強化學習」的算法。有沒有其他方法適合這個標準？謝謝。
A
回答
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你的標題是有點誤導
Prediction of Battery lifetime意味着預測後（DIS）充電循環，溫度/電壓/電流衝擊等的電池的可用容量變化...- 它是用來估計電池可用時間以及需要更換後需要多長時間...
爲了您的任務，我會避免不確定的結果複雜的學習算法是：
測量耗電量的平均依賴VS：
- 交通
- 局部溫度
- 構成一個二維表，然後使用它用於運行時
度量中的每個節點
- 一些廉價的電源的DC/DC效率較低，當電池電壓下降
- 如果添加此的功率轉換效率在充電的外推以方程式您的結果將提高很多
- 溫度是一個很大的影響這裏
- 低溫增加電池的容量
- 丟棄它的電壓，以補償
- 高溫都有點危險的完全充電的電池
- 因爲它降到最大容量的電荷可以是高於最大容量損壞電池
- 和有時導致更高的電壓甚至能夠破壞DC/DC逐漸（如果它不建立處理過電壓）
然後，在每個節點/時間步驟每個迭代：
- 計算/外推實際容量
- 如果過充電極限估計充電
- 計算/外推實際功率消耗（取決於溫度，流量）
- 。減去實際
power_consumption*time_step從估計充電 - 循環，直到充電/電壓低於極限
- 計算迭代次數（即充電時間即可）
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我想你可以做一些簡單的事情，並根據需要進行改進。不要直接使用流行的「學習」算法。 – mostruash
那麼，你可以使用簡單的迴歸，假設你的基站「知道」其所有節點的電力狀態，它可以在不同的節點上觀察足夠的時間，併爲每個節點創建一個模型，預測給定的電池狀態在一個節點上，需要多長時間才能排出。這是簡單的迴歸算法。 – amit