本文選題：SOC預(yù)測 + 留一交叉驗證��； 參考：《電源技術(shù)》2014年11期

【摘要】：針對混合動力汽車(HEV)電池剩余容量(SOC)判別問題,將最小二乘支持向量機方法應(yīng)用于混合動力汽車電池荷電狀態(tài)的預(yù)測�？紤]到最小二乘支持向量機的參數(shù)選擇會對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生較大的影響,提出了基于留一交叉驗證優(yōu)化最小二乘支持向量機的預(yù)測方法。將電池的工作電壓、工作電流和表面溫度參數(shù)用來預(yù)測蓄電池的荷電狀態(tài)實時值,在歐洲城市行駛循環(huán)工況(EUDS)條件下進行實驗驗證,結(jié)果表明:所設(shè)計預(yù)測模型能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地預(yù)測出SOC值,有效性高。
[Abstract]:The least square support vector machine (LS-SVM) method is applied to predict the charged state of HEV batteries in hybrid electric vehicles (HEV). Considering that the parameter selection of least squares support vector machine (LS-SVM) will have a great influence on the prediction results, a prediction method based on LS-SVM is proposed. The operating voltage, working current and surface temperature parameters of the battery are used to predict the real time value of the charged state of the battery. The results show that the designed prediction model can accurately predict the SOC value in real time and has high efficiency.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣學(xué)院;
【基金】：江蘇省研究生創(chuàng)新計劃項目(CXLX13_0668)
【分類號】：U469.7;TM910

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 朱q，

本文編號：1948409