| 基于混沌时间序列LS-SVM的车用锂离子电池SOC预测研究 |
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| 引用本文： | 徐东辉.基于混沌时间序列LS-SVM的车用锂离子电池SOC预测研究[J].车用发动机,2019(2). |
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| 作者姓名： | 徐东辉 |
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| 作者单位： | 宜春学院物理科学与工程技术学院 ,江西 宜春,336000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;江西省科技支撑计划;江西省教育厅科学技术研究项目;江西省教育厅科学技术研究项目;江西省教育厅科学技术研究项目 |
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| 摘 要： | 对锂离子电池动力学系统进行了非线性特性分析,并判别了其混沌特性。采用相空间重构技术恢复锂离子电池动力学系统原有的混沌特性,得到多维状态空间的时间序列,利用LS-SVM模型对重构后的时间序列进行预测,获得荷电状态(State of Charge,SOC)的预测值。仿真结果表明:与BP神经网络预测模型相比,该预测方法具有较高的预测精度和较好的适应性,对实际应用具有一定的指导意义。
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| 关 键 词： | 锂电池 混沌时间序列 荷电状态 相空间重构 预测 |
SOC Prediction of Vehicle Lithium Ion Battery Based on Chaotic Sequence LS-SVM |
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