本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)GPR的
鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測方法,該方法包括:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)確定協(xié)方差函數(shù),以構(gòu)建GPR預(yù)測模型;對GPR預(yù)測模型中的均值函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)中的超參數(shù)進行初始化;利用對數(shù)極大似然估計函數(shù)對超參數(shù)進行最優(yōu)化;將訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)輸入到GPR預(yù)測模型中,以獲得測試數(shù)據(jù)的值。本發(fā)明的上述鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測方法,能夠使得對電池SOH值的預(yù)測的準確度和精度較高,不確定度較低。
聲明:
“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)GPR的鋰電池健康狀態(tài)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。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)