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申请/专利权人：兰州交通大学;兰州中建建设科技有限责任公司
摘要：本发明提出了一种基于MPSO‑LSSVM算法的电池寿命预测方法，涉及锂离子电池健康管理技术领域，包括：根据锂离子电池历史测试数据生成样本数据集；对样本数据集进行预处理以建立训练集和测试集；基于训练集建立锂离子电池剩余使用寿命预测模型，并联合MPSO算法和LSSVM算法对锂离子电池剩余使用寿命预测模型进行迭代优化以获取最优解；将最优解通过测试集带入模型中进行验证是否通过，若是，则输出结果，若否，则重复该步骤；将锂离子电池的历史数据导入验证通过后的锂离子电池剩余使用寿命预测模型中进行电池剩余寿命预测以得到最终预测结果；本发明能够减小电池寿命预测误差，优化计算过程，提高预测结果的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于MPSO-LSSVM算法的电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据锂离子电池历史测试数据提取电池循环放电过程中的电压、电流、剩余容量及内阻参数的时间序列数据，评估锂离子电池的剩余使用寿命，并进行相关度分析验证各组数据的相关性，生成样本数据集；S2、对样本数据集进行预处理以剔除波动数据，选取剩余数据作为样本数据，并建立训练集和测试集；S3、基于训练集建立锂离子电池剩余使用寿命预测模型，并联合MPSO算法和LSSVM算法对锂离子电池剩余使用寿命预测模型进行迭代优化以获取最优解；S4、将最优解通过测试集带入模型中进行验证是否通过，若是，则输出结果，若否，则重复该步骤；S5、将锂离子电池的历史数据导入验证通过后的锂离子电池剩余使用寿命预测模型中进行电池剩余寿命预测以得到最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 兰州中建建设科技有限责任公司 一种基于MPSO-LSSVM算法的电池寿命预测方法
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