模型增加微调

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ChuXun
2026-01-30 18:03:41 +08:00
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好,我先把 **A 题的“冲 O 全流程”补全**,标出你现有“模型建立”应该放在哪一步;然后我会**体检你这份模型**(优点/风险点/可做的微调);最后给你一套 **A 题 Prompt Pack分步骤、可并行、多模型对比、文献回灌优化**
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## 1) A题冲O全流程你模型建立应插入的位置
A 题硬要求是:必须是**显式连续时间模型ODE/系统方程)**,数据只能“支持与校验”,不能用离散回归/黑箱替代。
并且要做TTE预测、误差/不确定性、敏感性、建议(用户+OS、讨论优缺点与扩展。
### 全流程(建议按这个当论文生产流水线)
**Step 0统一“符号/单位/边界”规范**
* 电流方向、SOC范围、温度单位(K/°C)、功率单位(W)、容量(Ah)等统一。
**Step 1读题→评分点对齐任务拆解**
* 把题面4条要求拆成“必须交付的图/表/结论”。
**Step 2数据计划哪怕不用真实数据也要能验证**
* 选择:自采数据(电量% vs 时间、亮度、屏幕点亮、网络强度等)或公开规格+文献范围;明确用于“标定哪些参数、验证哪些曲线”。
**Step 3模型建立你已经完成的部分放这里**
* 连续时间 SOC 动态 + 负载功率映射 + 电压/内阻/温度/记忆效应闭环。
**Step 4参数化与可识别性“哪些能拟合、哪些只能给范围”**
* 建“参数表”:来源类型(规格/文献/实验拟合/自设范围)+ 合理区间。
**Step 5数值求解与稳定性验证**
* 步长选择、收敛性、停机判据Vcut/Δ<0 等)。
**Step 6情景库Scenario Bank**
* 低/中/高负载;好/差信号;冷/热环境;“短时爆发+尾耗”;不同初始电量。
**Step 7验证与可信度闭环**
* 能量守恒量级检查、曲线形状合理性、与简单基线模型对照。
**Step 8敏感性+不确定性**
* 哪些因素最伤续航?哪些几乎不影响?(要给排序和量化幅度)
**Step 9建议输出用户+OS策略**
* 把敏感性结果翻译成“最划算动作 Top-k + 何时触发 + 代价/副作用”。
**Step 10写作包装Summary Sheet + 结论图表 + 局限与扩展 + AI报告**
* 一页Summary写“模型一句话+三条发现+三条建议+一条创新”。
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## 2) 你现有模型体检很好用O奖友好+ 可做的“微调”
你这份模型已经是非常标准、甚至偏“强”的 O 奖主线:
* 状态向量包含 **SOC z、极化记忆 v_p、热状态 T_b、SOH S、网络尾耗 w**
* 负载功率把亮度/CPU/网络拆开,并引入信号质量惩罚与尾耗状态
* SOC/极化/热/老化都是连续 ODE
* 用 **CPL恒功率负载闭环**求电流,且有 **Δ(t) 可行性/崩溃条件**解释“突然掉电关机”
* R0、Qeff 对温度与SOH耦合能解释冷天/老化掉电
* 数值解法与停机判据也写好了
### 我建议的 3 个“只微调、不推倒重来”的改进
1. **OCV 公式的低 SOC 奇异点保护**
你用的 modified Shepherd 含 (1/z) 项 ,数值上 z→0 会炸。
**微调**:用 (z_\text{eff}=\max(z,z_{\min}))(比如 0.02)替代 z 进入 OCV并在论文里解释“BMS 低电量不可用区”。
2. **热模型的“极化热”写成非负更稳**
你现在热源写 (I^2R_0 + I v_p) 。为了避免符号/能量口径争议,建议改成
[
\dot T_b=\frac{1}{C_{th}}\Big(I^2R_0+\frac{v_p^2}{R_1}-hA(T_b-T_a)\Big),
]
其中 (v_p^2/R_1) 是极化支路电阻耗散,更“物理上不容易被挑刺”。(不改也能用,但这个改法更保险。)
3. **加入一个很轻量的“电流上限/降频策略”**(会很加分)
手机在低电压/高温会降频限功率,你现在的 CPL 会在低压时推高电流 。
**微调**:加一个饱和
[
I=\min(I_\text{CPL}, I_\text{max}(T_b))
]
或等价地限制 (P_{\text{tot}})OS/PMIC 限功率)。这能把“用户建议/OS策略”自然接到模型里写建议时非常顺。
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## 3) A题 Prompt Pack你已建好模型 → 用提示词完成后半程并做对照/优化)
> 下面每一步都是“可直接复制给任意大模型”的提示词。
> 你可以并行跑Step 2多模型备选/Step 4参数标定/Step 8敏感性/Step 9建议与信然后 Step 10 汇总统一。
### Prompt 0统一角色与硬约束每次开新会话先贴
**提示词:**
你是 MCM O 奖级数学建模专家。必须满足:
* 明确给出连续时间模型ODE/系统),不能用离散回归/黑箱代替。
* 必须输出:符号表、单位检查、假设清单、参数表(来源/范围/可识别性)、验证与不确定性、敏感性、建议(用户+OS、局限与扩展。
* 写作语言中文,保留必要英文术语。
现在开始处理 2026 MCM A 题Modeling Smartphone Battery Drain。
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### Prompt 1读题拆解 + 评分点对齐
**提示词:**
请把 A 题要求拆成:必须完成/加分项/常见失分点并输出建议的论文目录≤25页。特别强调连续时间模型要求、TTE预测与不确定性、敏感性与建议需要怎样呈现才像 O 奖论文。
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### Prompt 2基于“现有主模型”做审计查漏补缺 + 备选模型库)
**提示词:**
我已经有一套主模型Thevenin ECM + SOC ODE + 极化记忆 + 热耦合 + SOH + 网络尾耗状态 + CPL闭环求电流
请你:
1. 用“题面四条要求”逐条对照审计:哪些已经覆盖?哪些需要补一段解释或补一个实验/图表?
2. 生成 3 套“备选模型”用于对照与敏感性:
* 极简基线(只做 SOC + 线性功率)
* 中等复杂度ECM但不做CPL或不做热/尾耗)
* 强化版(加入限功率/降频控制或在线参数估计)
对每套备选模型给:方程、优缺点、适用场景、用来对照主模型的目的。
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### Prompt 3把“主模型”写成论文级符号表 + 方程链路 + 因果叙事
**提示词:**
请把主模型整理成“论文可直接粘贴”的形式:
* 符号表(变量/单位/范围)
* 模块化方程:负载功率映射 → 电流闭环 → SOC/极化/热/老化 → 输出TTE
* 解释“为什么会出现不可预测”:输入波动 + CPL非线性 + 记忆状态
要求:每个方程后用一句话说明物理意义;并指出关键非线性来自哪里。
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### Prompt 4参数标定与数据方案就算没数据也要能“可验证”
**提示词:**
请制定参数标定计划:
1. 哪些参数必须来自文献/规格(给合理范围与量级)
2. 哪些参数可通过简单实验拟合如电压脉冲估R0、弛豫估R1C1、不同信号强度拟合网络惩罚指数
3. 如果完全拿不到实验数据,如何用“量级约束 + 合理性校验”避免拍脑袋
输出:参数表模板(参数/含义/单位/来源类型/建议范围/是否可识别/对TTE影响预期
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### Prompt 5情景库设计覆盖题面活动/环境/初始电量)
**提示词:**
请设计一个“情景库”(至少 8 个场景),每个场景给出:
* 初始SOC、环境温度、信号质量、亮度/CPU/网络/GPS的时间函数可用分段平滑
* 该场景的现实解释(如通勤地铁弱信号+导航、冬天户外拍照、游戏爆发+后台尾耗)
* 你预计的“电流/温度/Δ(t)接近崩溃”的行为特征
并说明这些场景如何覆盖题面要求的“不同条件下TTE差异与驱动因素”。
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### Prompt 6数值求解与稳定性让评委相信你算得对
**提示词:**
请给出主模型的数值求解方案:
* 采用何种积分RK4/自适应)与步长选择依据
* 每一步如何解CPL电流、如何处理Δ<0、Vcut、z下限
* 给出至少 2 个数值自检:步长减半收敛、能量守恒量级检查
输出:伪代码 + 论文里该怎么写“数值可靠性”。
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### Prompt 7验证与“可信度闭环”
**提示词:**
请给出 3 种验证/校验方式(不要求真实数据也能做):
1. 能量预算校验Wh 与平均功率推TTE量级
2. 与极简基线模型对比(误差来源解释)
3. 极端情景合理性(冷/弱信号/低SOC时更易关机
要求:每种校验给出应展示的图表与读者能读出的结论句式。
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### Prompt 8敏感性 + 不确定性(冲 O 的关键)
**提示词:**
请对主模型做敏感性与不确定性设计:
* 局部敏感性对亮度、CPU、网络、信号质量、温度、R0、Qeff等
* 全局敏感性(用采样/蒙特卡洛/拉丁超立方)
* 输出“影响TTE Top-5 因素排序”,并说明哪些因素“出奇地影响很小”
要求:给出建议图表清单(龙卷风图、贡献分解、置信区间带等)和一段可直接写进论文的解释模板。
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### Prompt 9把结果翻译成“用户建议 + OS策略”要可执行
**提示词:**
基于敏感性结果,请输出:
1. 用户侧 Top-7 节电动作按“每单位牺牲换来的TTE提升”排序例如降亮度、关5G/切WiFi、限制后台、避免弱信号高数据等
2. OS侧策略提出一个“触发条件→动作→预期收益→副作用”的规则表例如当Δ接近0或Tb过高时限功率/降频/延迟后台同步)
3. 给出一段“为什么这些建议在模型里成立”的因果解释(对应方程链路)。
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### Prompt 10最终写作包装Summary Sheet + 结论段落模板)
**提示词:**
请生成三类可直接套用的写作模板:
* 1页 Summary Sheet问题、模型一句话、关键发现3条、建议3条、创新点2条
* “模型假设与局限性”段落(避免被挑刺)
* “可推广性与扩展”段落(推广到其他便携设备/多循环老化预测)
要求:所有结论必须能回指到模型变量或图表,不要口号式表达。
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