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基于粒子群算法优化SVM在电池SOC估算中的应用
被引:6
作者
:
张凯
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0
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0
机构:
山东能源枣矿集团蒋庄煤矿
张凯
机构
:
[1]
山东能源枣矿集团蒋庄煤矿
来源
:
机械工程与自动化
|
2016年
/ 02期
关键词
:
电池SOC;
粒子群优化;
SVM;
救生舱;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
为了实现井下救生舱动力电池SOC(State Of Charge)的估算,将支持向量机(SVM)的方法应用于电池SOC的估算中。为了得到合适的惩罚因子C和核函数K,利用粒子群算法来优化支持向量机;建立了支持向量机模型,对井下救生舱的电池剩余电量进行预测。实验结果表明:采用粒子群优化支持向量机的方法具有较高的准确度,有一定的实用价值。
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