【摘 要】
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提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间。首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时形成概率性预测的置信区间上下限,并重新组合
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,福州大学微纳器件与太阳能电池研究所
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提出了一种基于信息粒化(IG)的支持向量回归(SVR)方法来预测锂电池充电剩余时间。首先,通过模糊信息粒化窗口提取代表性数据,同时形成概率性预测的置信区间上下限,并重新组合特征向量建立训练样本。然后,运用样本对训练支持向量回归模型,在参数优选方面采用网格划分的交叉验证方式。最后,通过3个不同的支持向量回归模型得到充电剩余时间的置信区间。以美国国家航空航天阿姆斯研究中心公开的电池数据为实例,通过与三段式模型方法进行对比,结果表明该模型在精度、通用性方面表现更好。
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