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公开(公告)号：CN113205233B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110648733.6
申请日：2021-06-10
Applicant: 湖北东湖实验室
Abstract: 本发明公开了基于灰狼算法和多核支持向量回归的锂电池寿命预测方法，包括步骤：1）提取锂电池循环测试中的容量退化数据作为电池剩余使用寿命的直接指标因子，对电池容量数据进行标准化预处理；2）多核支持向量回归预测模型构建；3）灰狼算法优化；4）模型训练与预测：将标准化后的锂电池容量变化训练集送入多核支持向量回归模型中进行训练，用训练好的模型对锂电池容量退化进行预测。通过灰狼算法寻找多个核函数线性组合方程的权重系数，解决了单核支持向量回归模型对锂电池容量退化回升过程和非线性特性表达能力有限以及模型预测精度较低的问题，同时本发明有着良好的拓展性，可以与其他方法进行融合，从而进一步提高预测性能。
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公开(公告)号：CN113205233A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110648733.6
申请日：2021-06-10
Applicant: 湖北东湖实验室
Abstract: 本发明公开了基于灰狼算法和多核支持向量回归的锂电池寿命预测方法，包括步骤：1）提取锂电池循环测试中的容量退化数据作为电池剩余使用寿命的直接指标因子，对电池容量数据进行标准化预处理；2）多核支持向量回归预测模型构建；3）灰狼算法优化；4）模型训练与预测：将标准化后的锂电池容量变化训练集送入多核支持向量回归模型中进行训练，用训练好的模型对锂电池容量退化进行预测。通过灰狼算法寻找多个核函数线性组合方程的权重系数，解决了单核支持向量回归模型对锂电池容量退化回升过程和非线性特性表达能力有限以及模型预测精度较低的问题，同时本发明有着良好的拓展性，可以与其他方法进行融合，从而进一步提高预测性能。
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