【摘 要】
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为提高锂电池荷电状态(SOC)预测的精度,提出了新型教与学优化(NTLBO)算法优化极限学习机的SOC预测方法.首先,采用Logistics混沌对种群中精英个体进行优化以改善算法的全局优化性能;其次,采用改进的TLBO算法优化调整ELM模型的输入权值和隐含层阈值,构建NTLBO-ELM预测模型以提升模型的泛化能力.以某锰酸锂电池为研究对象对NTLBO-ELM模型进行测试验证并与其他3种模型相比较,结果表明提出的方法具有较小的预测误差和良好的泛化能力,验证了模型的有效性.
【机 构】
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浙江经贸职业技术学院信息技术系,浙江杭州310018;贵州航天电器股份有限公司,贵州贵阳550009
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为提高锂电池荷电状态(SOC)预测的精度,提出了新型教与学优化(NTLBO)算法优化极限学习机的SOC预测方法.首先,采用Logistics混沌对种群中精英个体进行优化以改善算法的全局优化性能;其次,采用改进的TLBO算法优化调整ELM模型的输入权值和隐含层阈值,构建NTLBO-ELM预测模型以提升模型的泛化能力.以某锰酸锂电池为研究对象对NTLBO-ELM模型进行测试验证并与其他3种模型相比较,结果表明提出的方法具有较小的预测误差和良好的泛化能力,验证了模型的有效性.
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