猫群算法的锂离子电池辨识参数及仿真

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针对锂离子电池模型参数辨识问题,应用猫群算法(CSO)进行研究,并在SIMULINK环境下搭建电池仿真模型,进行有效性验证。CSO较最小二乘法、遗传算法取得了更优的效果:两种放电情况下对剩余电量估计的平均相对误差减少约0.02%;均方根误差平均减少0.00057;CSO达到最优适应度的迭代次数仅为遗传算法的一半。
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