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| 基于加速鱼群算法的锂离子电池剩余寿命预测 | |
| 作者姓名： | 何星 丁有军 宋丽君 殷春武 |
| 作者单位： | 西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安 710055;国防科技大学装备综合保障技术重点实验室,长沙410073;西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安 710055 |
| 基金项目： | 陕西省教育厅专项科研计划项目;国防科技重点实验室基金项目;西安建筑科技大学自然科学专项项目 |
| 摘 要： | 针对极端学习机(ELM)方法在预测建模过程中因参数随机生成导致的结果不确定性,提出了一种加速鱼群算法(AAFSA)优化极端学习机的锂离子电池剩余寿命预测方法.针对基本人工鱼群算法(AFSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解,通过自适应确定感知距离和移动步长加快收敛速度,并在随机移动时增加混沌扰动提高种群多样性改善AF... |
| 关 键 词： | 极端学习机 人工鱼群算法 数据驱动 剩余寿命预测 锂离子电池 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |