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基于LS-SVM辨识方法的剩余电量预测方法研究

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民机总装便携式测量系统主要由电池供电,对于备用电池的充放电操作以及剩余电量的检测也是测量系统要研究的一个问题.文章以电池端电压和新旧程度为输入,电池的剩余电量为输出提出了一种最小二乘支持向量机的电池剩余电量预测新模型.通过试验比较BP神经网络和最小二乘支持向量机(L5-SVM)算法用来估计和预测静置电池剩余电量,得出LS-SVM能够得出的最好的效果.

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来源
《中国计量协会冶金分会冶炼传感器专业委员会2013年年会及技术交流会》|2013年|47-49|共3页
会议地点宜昌
作者
杨庆华; 蔡云芳;
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作者单位

中国计量协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电容测量及仪器;
关键词
静置电池; 剩余电量; 预测模型; 支持向量机; 效果评估;
入库时间 2022-08-17 10:41:02

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