HEV电池预测的留一交叉验证优化LS-SVM方法

• 作者: 李可 赵德安
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 预测 留一交叉验证 最小二乘支持向量机 混合动力汽车
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 2059-2062
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 3051字
• 语种: 中文

摘要

针对混合动力汽车(HEV)电池剩余容量()判别问题，将最小二乘支持向量机方法应用于混合动力汽车电池荷电状态的预测。考虑到最小二乘支持向量机的参数选择会对预测结果产生较大的影响，提出了基于留一交叉验证优化最小二乘支持向量机的预测方法。将电池的工作电压、工作电流和表面温度参数用来预测蓄电池的荷电状态实时值，在欧洲城市行驶循环工况(EUDS)条件下进行实验验证，结果表明：所设计预测模型能够实时准确地预测出值，有效性高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵德安	江苏大学电气学院	235	2986	30.0	43.0
2	李可	江苏大学电气学院	7	16	3.0	3.0