基于改进型极限学习机的锂离子电池健康状态预测

来源 :电子器件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：csdn99

【摘要】

：

针对目前利用机器学习方法预测锂离子电池健康状态(SOH)存在的训练时间长和预测精度低的问题,本文提出了一种基于改进型极限学习机(ELM)的SOH预测模型。首先利用灰色关联分析

【作者】

：

史永胜洪元涛丁恩松施梦琢欧阳

【机构】

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陕西科技大学电气与控制工程学院,江苏润寅石墨烯科技有限公司

【出处】

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电子器件

【发表日期】

：

2020年3期

【关键词】

：

锂离子电池健康状态极限学习机自适应粒子群优化(APSO) lithium-ion batterystate of healthextreme learni

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61871259)

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针对目前利用机器学习方法预测锂离子电池健康状态(SOH)存在的训练时间长和预测精度低的问题,本文提出了一种基于改进型极限学习机(ELM)的SOH预测模型。首先利用灰色关联分析法选取出健康因子(HI)并将其作为模型的输入。然后通过自适应粒子群优化(APSO)算法对多层极限学习机(ML-ELM)的输入权重和隐层偏置进行了优化。最后利用NASA的3组锂离子电池数据对所提出的模型进行验证,并且与其他机器学习算法进行了比较。仿真实验结果表明,本文提出的APSO-ML-ELM算法的预测结果的RMSE小于2%并且MAP

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