【摘 要】
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针对锂离子电池容量预测精度不高的问题,提出一种基于人群搜索优化的支持向量机(seeking optimization algorithm-support vector machine,SOA-SVM)的容量预测方法。通过分析
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针对锂离子电池容量预测精度不高的问题,提出一种基于人群搜索优化的支持向量机(seeking optimization algorithm-support vector machine,SOA-SVM)的容量预测方法。通过分析锂离子电池随机放电过程,构建反映容量变化的随机放电容量均值和标准差两个指标,并以此作为预测容量的特征参数。采用主成分分析法分析特征参数之间的相关性,并提取主成分。基于部分测试电池第1主成分和容量数据,采用SOA对SVM超参数进行全局优化并训练模型。采用优化后的模型结合其余电池第1主成分
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