为了提高锂离子电池当前可用容量的预测精度,采用支持向量回归并对参数进行优化的算法。将样本中的部分边界向量作为支持向量,以平均放电电压、平均放电温度以及等压降放电时间序列作为输入,并结合优化算法对惩罚函数C和核宽度g两个参数进行优化,拟合出泛化性良好的容量估计方程。验证结果表明,采用遗传算法时,预测精度可高达99.6%。该方法无需推导具体的物理模型,对数据测量精度的要求较高,能够在各种锂离子电池中得到广泛的应用。
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