相关向量机在蓄电池剩余容量预测中的应用

剩余容量是蓄电池管理控制的重要参数,为了准确预测阀控式密封铅酸(VRLA)蓄电池的剩余容量,提高预测精度,引入了相关向量机方法对蓄电池剩余容量进行预测,并与最小二乘支持向量机模型、遗传BP神经网络模型的预测效果进行了比较。仿真结果表明,该方法降低了预测模型的复杂度,预测精度高,学习泛化能力强,具有一定的应用价值。