【摘 要】
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根据支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的基本理论,并依据铅酸蓄电池荷电状态（State of Charge,SOC）随电压、电流而变化的特点,建立基于支持向量机SVM的铅酸蓄电池SOC估测
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根据支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的基本理论,并依据铅酸蓄电池荷电状态（State of Charge,SOC）随电压、电流而变化的特点,建立基于支持向量机SVM的铅酸蓄电池SOC估测模型。通过实验数据测试验证,比较不同核函数下模型的估测效果,利用扩展的粒子群（Extended Particle Swarm Optimization,EPSO）算法寻找最优参数,并观察在最优参数和最优核函数下支持向量机SVM估测模型的估测效果。结果表明,采用RBF作为支持向量机SVM的核
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