本文選題：SOC預測 + 留一交叉驗證�。� 參考：《電源技術》2014年11期

【摘要】：針對混合動力汽車(HEV)電池剩余容量(SOC)判別問題,將最小二乘支持向量機方法應用于混合動力汽車電池荷電狀態(tài)的預測。考慮到最小二乘支持向量機的參數選擇會對預測結果產生較大的影響,提出了基于留一交叉驗證優(yōu)化最小二乘支持向量機的預測方法。將電池的工作電壓、工作電流和表面溫度參數用來預測蓄電池的荷電狀態(tài)實時值,在歐洲城市行駛循環(huán)工況(EUDS)條件下進行實驗驗證,結果表明:所設計預測模型能夠實時準確地預測出SOC值,有效性高。
[Abstract]:The least square support vector machine (LS-SVM) method is applied to predict the charged state of HEV batteries in hybrid electric vehicles (HEV). Considering that the parameter selection of least squares support vector machine (LS-SVM) will have a great influence on the prediction results, a prediction method based on LS-SVM is proposed. The operating voltage, working current and surface temperature parameters of the battery are used to predict the real time value of the charged state of the battery. The results show that the designed prediction model can accurately predict the SOC value in real time and has high efficiency.
【作者單位】： 江蘇大學電氣學院;
【基金】：江蘇省研究生創(chuàng)新計劃項目(CXLX13_0668)
【分類號】：U469.7;TM910

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 朱q，

本文編號：1948409