【摘 要】
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为提高电动汽车的锂离子电池组荷电状态的预测精度,采用理论分析与实验相结合的方法,对传统极限学习机进行改进,在输入层与输出层间搭建直接通道,提高模型精度.针对系统噪声
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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为提高电动汽车的锂离子电池组荷电状态的预测精度,采用理论分析与实验相结合的方法,对传统极限学习机进行改进,在输入层与输出层间搭建直接通道,提高模型精度.针对系统噪声的时变性,应用自适应无迹卡尔曼滤波器估算电池SOC.研究结果表明:双通道ELM具有更强的泛化能力和极短的训练时间,AUKF对于锂离子电池组系统噪声的时变特性具有更强的适应能力,显著降低了SOC估算结果的平均误差和最大误差.
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