【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种基于大数据的废电池利用率优化方法及系统，属于资源优化。
技术介绍
1、随着科技的不断进步和电子产品的普及，废电池的数量呈现出逐年增长的趋势。废电池中含有大量有毒有害物质，若处理不当，不仅会造成资源浪费，还可能对环境和人体健康造成潜在威胁。因此，废电池的再利用成为了一个重要的环保课题。
2、传统的废电池再利用方法往往依赖于经验判断或简单的统计分析，难以全面考虑废电池再利用过程中的多种因素。同时，由于缺乏有效的数据处理和预测模型，再利用过程中的效率和效果难以得到保证。
3、近年来，大数据技术的发展为废电池再利用提供了新的思路和方法。通过收集废电池的生命周期数据，整合历史再利用数据，可以构建全面的废电池利用信息数据库。基于这些数据，利用机器学习算法构建预测模型，可以实现对废电池再利用关键特征的精准预测。
4、然而，现有的大数据技术在废电池再利用领域的应用还不够成熟。一方面，数据处理和特征提取的过程复杂繁琐，需要高效的处理算法和特征选择方法；另一方面，预测模型的训练和优化也需要大量的历史数据和专业的技术知识。
5、因此，开发一种基于大数据的废电池利用率优化方法，通过收集实时数据、整合历史数据、构建预测模型、进行模型训练和优化，以及实现再利用流程的个性化优化，具有重要的实际应用价值和环保意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于大数据的废电池利用率优化方法及系统，用以解决上述
技术介绍
中提到的问题：
2、本
3、通过数据收集平台收集废电池的生命周期的实时数据，并整合已有废电池再利用的历史数据，构建废电池利用信息数据库；
4、对数据库中的数据进行处理，并提取出与废电池再利用相关的关键特征；基于提取出的特征，通过机器学习算法构建废电池再利用预测模型；
5、通过历史数据对所述预测模型进行训练和优化，并将实时数据输入预测模型进行预测，根据预测模型的结果，对废电池再利用流程进行个性化优化；
6、通过实时监控和反馈机制，将实际利用率与预测结果对比，不断迭代优化模型参数，并对再利用流程进行调整和优化。
7、进一步的，所述通过数据收集平台收集废电池的生命周期的实时数据，并整合已有废电池再利用的历史数据，构建废电池数据库，包括：
8、构建数据收集平台，通过数据收集平台获取废电池的生命周期的实时数据；获取已有的废电池回收和再利用的历史数据；
9、设计并建立废电池利用信息数据库，并明确数据库的各项字段和表结构；
10、将收集到的实时数据以及历史数据存入数据库，并对所述实时数据以及历史数据进行预处理；
11、并持续跟踪并实时更新废电池利用信息数据库。
12、进一步的，所述对数据库中的数据进行处理，并提取出与废电池再利用相关的关键特征；基于提取出的特征，通过机器学习算法构建废电池再利用预测模型，包括：
13、获取数据库中的实时数据以及历史数据并对获取的历史数据以及实时数据进行处理；
14、根据处理结果获取废旧电池处理的技术因素，将所述因素转化为可用于机器学习的量化特征；
15、基于统计学，运用相关性分析以及特征重要性排序对废电池再利用相关的特征集合进行选择，若特征维度较高，则通过降维算法进行降维；
16、根据问题类型以及特征集合通过机器学习算法构建预测模型。
17、进一步的，所述获取数据库中的实时数据以及历史数据并对获取的历史数据以及实时数据进行处理，包括：
18、通过实时数据流处理框架从数据库中接收实时数据，并通过api接口接收历史数据；
19、通过时间戳将接收到的实时数据划分为多个实时数据段，通过多个并行处理器对所述实时数据段进行并行处理，并通过分布式处理框架对所述历史数据进行并行处理；
20、通过资源管理器实时监测每个并行处理器的计算资源，并判断每个并行处理器所需的执行时间，对所述并行处理器的执行时间进行排序；
21、通过异步处理算法对执行时间排序(90％，100％]的并行处理器的处理任务进行处理，并通过负载均衡算法将执行时间排序[45％,90％]的并行处理器的处理任务与(0％,45％)的并行处理器的处理任务进行负载均衡；
22、处理完成后，获取实时数据以及历史数据的处理结果。
23、进一步的，所述通过历史数据对所述预测模型进行训练和优化，并将实时数据输入预测模型进行预测，根据预测模型的结果，对废电池再利用流程进行个性化优化，包括：
24、将所述历史数据划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集对预测模型进行训练；利用验证集数据对训练好的模型进行验证；
25、根据验证结果，对模型的参数和结构进行调整和优化，使用测试集数据对优化后的模型进行测试，若测试结果合格，则完成模型训练及优化；若测试结果不合格，则再次进行训练及优化；
26、将实时数据输入到已经训练好的预测模型中，通过所述预测模型对废电池再利用的关键特征进行预测，并获取预测结果；
27、对模型的预测结果进行评估，检查预测结果的准确性和可靠性；则对所述预测模型进行进一步的调整和优化；
28、对预测模型输出的结果进行分析，根据预测结果的分析结果，制定相应的废电池再利用流程优化策略；并将制定的优化策略应用到实际的废电池再利用流程中。
29、本专利技术提出的一种基于大数据的废电池利用率优化系统，所述系统包括：
30、数据收集模块：通过数据收集平台收集废电池的生命周期的实时数据，并整合已有废电池再利用的历史数据，构建废电池利用信息数据库；
31、数据处理模块：对数据库中的数据进行处理，并提取出与废电池再利用相关的关键特征；基于提取出的特征，通过机器学习算法构建废电池再利用预测模型；
32、模型预测模块：通过历史数据对所述预测模型进行训练和优化，并将实时数据输入预测模型进行预测，根据预测模型的结果，对废电池再利用流程进行个性化优化；
33、优化调整模块：通过实时监控和反馈机制，将实际利用率与预测结果对比，不断迭代优化模型参数，并对再利用流程进行调整和优化。
34、进一步的，所述数据收集模块，包括：
35、平台构建模块：构建数据收集平台，通过数据收集平台获取废电池的生命周期的实时数据获取已有的废电池回收和再利用的历史数据；
36、数据库设计模块：设计并建立废电池利用信息数据库，并明确数据库的各项字段和表结构；
37、数据预处理模块：将收集到的实时数据以及历史数据存入数据库，并对所述实时数据以及历史数据进行预处理；
38、实时更新模块：并持续跟踪并实时更新废电池利用信息数据库。
39、进一步的，所述数据处理模块，包括：
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【技术保护点】
1.一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述通过数据收集平台收集废电池的生命周期的实时数据，并整合已有废电池再利用的历史数据，构建废电池数据库，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述对数据库中的数据进行处理，并提取出与废电池再利用相关的关键特征；基于提取出的特征，通过机器学习算法构建废电池再利用预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述获取数据库中的实时数据以及历史数据并对获取的历史数据以及实时数据进行处理，包括：
5.根据权利要求1所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述通过历史数据对所述预测模型进行训练和优化，并将实时数据输入预测模型进行预测，根据预测模型的结果，对废电池再利用流程进行个性化优化，包括：
6.一种基于大数据的废电池利用率优化系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6
8.根据权利要求6所述一种基于大数据的废电池利用率优化系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：
9.根据权利要求8所述一种基于大数据的废电池利用率优化系统，其特征在于，所述数据获取模块，包括：
10.根据权利要求6所述一种基于大数据的废电池利用率优化系统，其特征在于，所述模型预测模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述通过数据收集平台收集废电池的生命周期的实时数据，并整合已有废电池再利用的历史数据，构建废电池数据库，包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述对数据库中的数据进行处理，并提取出与废电池再利用相关的关键特征；基于提取出的特征，通过机器学习算法构建废电池再利用预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述一种基于大数据的废电池利用率优化方法，其特征在于，所述获取数据库中的实时数据以及历史数据并对获取的历史数据以及实时数据进行处理，包括：
5.根据权利要求1所述一种基于大数...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁国斌，林伟，朱凯，殷晓飞，王怀栋，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：
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