本發(fā)明公開一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動法的鋰離子電池SOC在線預(yù)測方法,將低計算量的增量式支持向量機方法引入到相關(guān)向量機。IRVM算法的樣本數(shù)據(jù)由相關(guān)向量和新的在線樣本組成,由于相關(guān)向量機十分稀疏,即相關(guān)向量個數(shù)遠小于初始樣本集,所以在線訓練的m值十分小,因此在線預(yù)測的速度快、效率高、存儲空間及計算復雜度低,實現(xiàn)了對鋰離子電池SOC的精確預(yù)測。本發(fā)明能夠解決在線鋰離子電池SOC的預(yù)測問題,有效克服了傳統(tǒng)的增量式在線訓練算法,需要在線保持原始訓練樣本集,這樣隨著在線樣本數(shù)據(jù)的更新,在線數(shù)據(jù)集將逐漸增大,其結(jié)果是m值逐漸增大,從而導致存儲空間和計算復雜度增大的問題。
聲明:
“基于數(shù)據(jù)驅(qū)動法的鋰離子電池SOC在線預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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