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会员 基于GWO鄄SVR的锂电池剩余使用寿命预测
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  • 2023/01/01
  • 作者:
    杨战社  , 王云浩  , 孔晨再  
  • 页数:
    9
  • 页码:
    154 - 162
  • 资源:
  • 文件大小:
    1.03M
摘要
锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR渊support vector regression冤参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化要支持向量回归GWO鄄SVR渊gray wolf optimization鄄SVR冤方法,使用灰狼算法优化其内核参数,根据NASA预测中心提供的电池数据集对该方法进行了验证。通过与SVR方法进行对比发现,所提GWO鄄SVR方法的预测精度得到显著提高;在此基础上与ALO鄄SVR方法进行对比,证明所提方法平均相对误差降低了7.16%,预测精度更高,有效地提高了锂离子电池剩余寿命预测的精确性。
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