【摘 要】
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基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锂电池荷电状态(SOC)预测模型收敛速度快且得到的是全局最优解,具有较强的预测能力,然而最小二乘支持向量机的参数选择会对预测结果产生较大
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672266)
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基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锂电池荷电状态(SOC)预测模型收敛速度快且得到的是全局最优解,具有较强的预测能力,然而最小二乘支持向量机的参数选择会对预测结果产生较大的影响,因此提出了基于分布估计算法(EDA)最小二乘支持向量机的锂电池SOC预测方法。以锂电池工作电压、电流以及温度为输入量,电池SOC为输出量使用LSSVM建立非线性系统模型,并利用分布估计算法对模型正则化参数λ和径向基核宽度μ进行优化,从而得到最优模型。仿真结果表明,与常规的锂电池SOC预测模型相比,本文提出的EDA-LSSVM方
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