嵌入式AI的第一步：探索性數據分析如何助力電池管理優化

在嵌入式設備中,電池狀態的估算一直是個棘手的問題。不同於傳統的固定模型,利用機器學習來預測電池剩餘電量(SOC)成為了一個極具潛力的方向。然而,在急於套用模型之前,我們往往忽視了一個關鍵步驟——探索性數據分析(EDA)。

EDA的重要性不言而喻。它不僅幫助我們理解數據的本質,還為後續的模型選擇和特徵工程奠定基礎。以電池SOC預測為例,我們需要考慮電壓、電流、溫度等多個因素。這些因素之間的複雜關係,正是EDA所要揭示的。

在進行EDA時,我們可以遵循以下步驟:

數據收集與準備:使用開源的LG 18650HG2鋰離子電池數據集是個不錯的選擇。這個數據集包含了訓練文件和測試文件,涵蓋了不同環境溫度下的樣本。為了突出長期趨勢,我們可以對數據進行重採樣,每100個點取一個樣本,並重新計算移動平均值。

描述性統計:這一步驟能快速概括數據的主要特徵。通過計算均值、中位數、眾數等中心趨勢指標,以及範圍、方差、標準差等離散程度指標,我們可以初步了解數據的分布情況。例如,我們發現SOC的標準差為0.3332,這表明充電狀態存在顯著變化。

數據可視化與分析:這是EDA中最引人入勝的部分。通過繪製箱線圖、QQ圖等,我們可以直觀地發現數據中的異常值和分布特徵。比如,電流的箱線圖顯示了大量的異常值,這可能會影響某些機器學習模型的性能。

時間序列分析:對於電池數據,時間序列分析尤為重要。通過繪製電壓、電流隨時間的變化圖,我們可以發現周期性模式和異常波動。這些信息對於選擇合適的時間窗口和特徵工程至關重要。

雙變量分析:探索變量之間的關係是理解系統動態的關鍵。例如,電壓和SOC之間可能存在非線性關係,這就需要我們在建模時考慮使用非線性模型或進行特徵轉換。

在實際操作中,Python的pandas、matplotlib等庫是進行EDA的得力工具。以下是一個簡單的示例,展示如何計算描述性統計並繪製箱線圖:

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取數據

data = pd.read_csv('battery_data.csv')

# 計算描述性統計

print(data.describe())

# 繪製箱線圖

plt.figure(figsize=(10, 6))

data[['Voltage', 'Current', 'Temperature', 'SOC']].boxplot()

plt.title('Battery Data Box Plot')

plt.ylabel('Normalized Values')

plt.show()

```

通過EDA,我們可能會發現一些有趣的現象。比如,溫度對電池性能的影響可能並非線性,這就提示我們在建模時可能需要引入溫度的非線性項。又或者,我們可能發現電流的變化率比絕對值更能反映SOC的變化,這就為我們提供了一個新的特徵工程方向。

值得注意的是,EDA不是一次性的過程。在模型訓練和評估的過程中,我們可能需要多次回到EDA階段,重新審視數據,調整特徵,優化模型。這種反覆迭代的過程,正是機器學習項目成功的關鍵。

總的來說,在嵌入式AI領域,尤其是像電池管理這樣的複雜系統中,EDA的重要性怎麼強調都不為過。它不僅能幫助我們避免踩坑,還能激發新的思路,引導我們找到更優的解決方案。對於那些想要在嵌入式AI領域有所建樹的工程師來說,掌握EDA技能無疑是一個明智之選。