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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。 展开更多
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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