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基于AR集成学习模型的锂离子电池剩余寿命预测方法

摘要

基于AR集成学习模型的锂离子电池剩余寿命预测方法,涉及锂离子电池剩余寿命预测方法。为了解决现有单一的AR模型在非线性时间序列预测中的精度有限的问题和稳定度低的问题,本发明基于AR集成学习模型的对锂离子电池剩余寿命进行预测,用Bagging(Bootstrap Aggregating)集成方法随机选取输入数据构成的向量,形成一组子向量集,每个向量集输入一个AR模型进行参数计算和容量预测,最后将预测结果进行融合输出,并绘制容量退化曲线和概率密度曲线,从而得到最终的预测输出。本发明可以提高锂离子电池剩余寿命预测的稳定性和精度。本发明适用于锂离子电池剩余寿命预测。

著录项

  • 公开/公告号CN104090238B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201410276350.0

  • 发明设计人 刘大同;彭宇;卢斯远;彭喜元;

    申请日2014-06-19

  • 分类号

  • 代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人杨立超

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 09:47:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-09-28

    授权

    授权

  • 2014-10-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/36 申请日:20140619

    实质审查的生效

  • 2014-10-08

    公开

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