【摘 要】
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为了提高磷酸铁锂电池荷电状态(State of charge,SOC)的预测准确率,提出一种基于组合核函数的高斯过程回归估算方法。首先选取描述不同数据线性特征的核函数进行组合,建立高
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为了提高磷酸铁锂电池荷电状态(State of charge,SOC)的预测准确率,提出一种基于组合核函数的高斯过程回归估算方法。首先选取描述不同数据线性特征的核函数进行组合,建立高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型;然后将模型应用于估算HPPC实验工况下的SOC,并将其与传统单一核函数的GPR模型估算效果进行比较;最后用UDDS工况的实验数据验证GPR模型对不同类型实验数据的适应性。实验结果表明,该方法在不同工况下均能有效降低SOC估算误差,具有广阔的应用前
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