【摘 要】
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依据最小二乘支持向量机（LS_SVM）的基本理论,针对蓄电池荷电状态（state of charge,SOC）随温度、电压、电流而变化的特点,建立基于LS-SVM支持向量机的蓄电池SOC估测模型。通过数据
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,江苏中瀚通信技术有限公司
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依据最小二乘支持向量机（LS_SVM）的基本理论,针对蓄电池荷电状态（state of charge,SOC）随温度、电压、电流而变化的特点,建立基于LS-SVM支持向量机的蓄电池SOC估测模型。通过数据验证,比较不同核函数下的效果,利用网格搜索寻找最优参数。观察在最优参数和最优核函数下LS_SVM支持向量机的预测效果。结果表明,与其他算法相比,采用RBF核函数,并用网格搜索优化的LS_SVM模型精度较高,适合用在蓄电池的SOC估测上。
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