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改进布谷鸟算法在锂电池剩余寿命预测中的应用
被引量:
1
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作者
王海洋
宋万清
《智能计算机与应用》
2020年第3期40-43,50,共5页
本文提出一种将改进布谷鸟算法(ICS)用于优化相关向量机(RVM)的锂电池剩余寿命预测(RUL)方法。首先,本文详细介绍了RVM模型原理以及权值系数ω的概率分布式,同时给出RVM预测模型的主要流程。接着,通过双参数动态调整策略改进CS算法,并利...
本文提出一种将改进布谷鸟算法(ICS)用于优化相关向量机(RVM)的锂电池剩余寿命预测(RUL)方法。首先,本文详细介绍了RVM模型原理以及权值系数ω的概率分布式,同时给出RVM预测模型的主要流程。接着,通过双参数动态调整策略改进CS算法,并利用ICS算法对RVM模型中的权值系数ω进行了优化。然后通过美国航空航天局开源数据库中锂电池数据阐述了锂电池RUL预测主要步骤,并最终通过实际实验与一系列误差指标验证了本文提出的ICS+RVM方法有着更高的锂电池RUL预测准确度。
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关键词
锂电池
改进布谷鸟算法
相关向量机
剩余使用寿命
概率分布函数
双参数动态调整
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职称材料
题名
改进布谷鸟算法在锂电池剩余寿命预测中的应用
被引量:
1
1
作者
王海洋
宋万清
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第3期40-43,50,共5页
基金
上海自然科学基金项目(14ZR1418500)
上海工程技术大学项目(18XJC002)。
文摘
本文提出一种将改进布谷鸟算法(ICS)用于优化相关向量机(RVM)的锂电池剩余寿命预测(RUL)方法。首先,本文详细介绍了RVM模型原理以及权值系数ω的概率分布式,同时给出RVM预测模型的主要流程。接着,通过双参数动态调整策略改进CS算法,并利用ICS算法对RVM模型中的权值系数ω进行了优化。然后通过美国航空航天局开源数据库中锂电池数据阐述了锂电池RUL预测主要步骤,并最终通过实际实验与一系列误差指标验证了本文提出的ICS+RVM方法有着更高的锂电池RUL预测准确度。
关键词
锂电池
改进布谷鸟算法
相关向量机
剩余使用寿命
概率分布函数
双参数动态调整
Keywords
lithium-ion batteries
Improved Cuckoo Search Algorithm
relevance vector machine
remaining useful life
probability distribution function
two parameters dynamic adjustment
分类号
TP202.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进布谷鸟算法在锂电池剩余寿命预测中的应用
王海洋
宋万清
《智能计算机与应用》
2020
1
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