基于MIV和SVM模型的磷酸铁锂电池寿命预测方法
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基于MIV和SVM模型的磷酸铁锂电池寿命预测方法
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简介: 本发明公开了一种基于MIV和SVM模型的磷酸铁锂电池剩余寿命预测方法,通过运用MIV算法得到输入变量对输出的影响重要度,然后筛选出最重要的变量作为输入变量,避免将不重要的自变量引入到预测模型的训练和测试过程中。在变量优选后得到只包含优选变量的新的训练集和测试集,利用优选训练集和SVM训练出预测模型,由于SVM采用结构风险最小化作为最优准则,能够获取全局最优解,结合经过优选的仅包含循环次数、电阻等变量的数据集训练得到的预测模型可以有效提高预测效率和精度。
本发明公开了一种基于MIV和SVM模型的磷酸铁电池剩余寿命预测方法,通过运用MIV算法得到输入变量对输出的影响重要度,然后筛选出最重要的变量作为输入变量,避免将不重要的自变量引入到预测模型的训练和测试过程中。在变量优选后得到只包含优选变量的新的训练集和测试集,利用优选训练集和SVM训练出预测模型,由于SVM采用结构风险最小化作为最优准则,能够获取全局最优解,结合经过优选的仅包含循环次数、电阻等变量的数据集训练得到的预测模型可以有效提高预测效率和精度。
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