基于高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测方法
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基于高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测方法,包括如下步骤:1)监测和采集电压变化数据进行处理,同时采集锂电池的剩余使用寿命数据作为电压数据的标签值;2)构建高斯过程回归算法模型,针对小样本数据和互相关联的特征等生成对应的一系列符合联合正态分布的随机变量,构建数据与标签值之间的非线性映射,完成建模过程;3)使高斯过程回归算法生成的相关联合变量对其进行映射和充分训练,并将训练得到的高斯过程回归模型用于锂电池剩余使用寿命的预测。本发明将高斯过程回归算法引入锂电池剩余使用寿命预测领域,利用其较低的模型复杂度和较高的小样本拟合能力,提高锂电池剩余使用寿命的预测准确率。
本发明公开了一种基于高斯过程回归的电池剩余使用寿命预测方法,包括如下步骤:1)监测和采集电压变化数据进行处理,同时采集锂电池的剩余使用寿命数据作为电压数据的标签值;2)构建高斯过程回归算法模型,针对小样本数据和互相关联的特征等生成对应的一系列符合联合正态分布的随机变量,构建数据与标签值之间的非线性映射,完成建模过程;3)使高斯过程回归算法生成的相关联合变量对其进行映射和充分训练,并将训练得到的高斯过程回归模型用于锂电池剩余使用寿命的预测。本发明将高斯过程回归算法引入锂电池剩余使用寿命预测领域,利用其较低的模型复杂度和较高的小样本拟合能力,提高锂电池剩余使用寿命的预测准确率。
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