【摘 要】
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针对现有研究中的不足,提出一种改进的相关向量机模型对锂离子电池的剩余寿命进行实时预测。首先,利用锂离子电池容量数据和相空间重构技术,构造模型的训练集。其次,在传统的
【机 构】
:
国防科学技术大学信息系统与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71371182)资助
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针对现有研究中的不足,提出一种改进的相关向量机模型对锂离子电池的剩余寿命进行实时预测。首先,利用锂离子电池容量数据和相空间重构技术,构造模型的训练集。其次,在传统的单核相关向量机模型上做出改进,采用多核核函数,从而提高相关向量机模型的泛化能力和剩余寿命预测的精度。此外,利用粒子群优化算法,自适应的确定多核相关向量机模型的最优参数组合。实验结果表明,相比单核相关向量机模型,本文提出的多核相关向量机模型能够更为准确的对锂离子电池的剩余寿命进行预测。
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