【摘 要】
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回顾了人工神经网络、支持向量回归、高斯过程回归三种主流数据驱动方法在动力电池健康状态(stateof health,SOH)估算方面的研究进展。人工神经网络适合模拟动力电池,能达到
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回顾了人工神经网络、支持向量回归、高斯过程回归三种主流数据驱动方法在动力电池健康状态(stateof health,SOH)估算方面的研究进展。人工神经网络适合模拟动力电池,能达到很高的精度;支持向量回归计算量小,理论基础完善,在动力电池SOH估算研究中应用广泛;高斯过程回归精度高并能给出预测结果的置信区间,近年相关文献数量呈现增长趋势。针对现行SOH定义未能反映锂电池额定电压衰退的弊端,提出了利用电池满充能量定义SOH。进而分别建立了BP神经网络、支持向量回归、高斯过程回归模型,利用新能源汽车大数据,对
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