针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法...针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法。该方法从电池放电特性曲线中获取3种表征电池性能退化的间接健康因子,通过引入tent混沌映射、收敛因子非线性递减与莱维飞行策略对灰狼算法加以改进,并结合LS-SVM模型,形成了具有全局优化的改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池寿命预测模型。最后利用NASA数据集对文中提出的方法进行了验证,并将实验结果与GWO-LSSVM、PSO-ELM和BP神经网络算法进行了对比分析,试验结果表明文中所提出的改进算法具有更好的预测性能。展开更多
随着军事信息化、智能化进程不断深化发展,面对突发情况时通常需要在极短时间内完成事件处置方案拟制,因此对事件处置智能化的需求极为急迫。结合Platt scaling概率校准模型,针对非均衡数据分布和多类属输出概率校准拓展问题,对核最小...随着军事信息化、智能化进程不断深化发展,面对突发情况时通常需要在极短时间内完成事件处置方案拟制,因此对事件处置智能化的需求极为急迫。结合Platt scaling概率校准模型,针对非均衡数据分布和多类属输出概率校准拓展问题,对核最小二乘支持向量机模型进行改进,提出一种校准概率最小二乘支持向量机(Calibration Probabilistic Least Squares Support Vector Machine, CPLS-SVM)分类算法;设计一种基于CPLS-SVM算法的事件处置案例匹配方法,提高复杂案例样本环境下的匹配精度;通过构建基于校准概率最小二乘支持向量机,并应用到事件处置实例模拟数据进行仿真实验,验证算法的有效性和性能优势。展开更多
文摘针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法。该方法从电池放电特性曲线中获取3种表征电池性能退化的间接健康因子,通过引入tent混沌映射、收敛因子非线性递减与莱维飞行策略对灰狼算法加以改进,并结合LS-SVM模型,形成了具有全局优化的改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池寿命预测模型。最后利用NASA数据集对文中提出的方法进行了验证,并将实验结果与GWO-LSSVM、PSO-ELM和BP神经网络算法进行了对比分析,试验结果表明文中所提出的改进算法具有更好的预测性能。
文摘随着军事信息化、智能化进程不断深化发展,面对突发情况时通常需要在极短时间内完成事件处置方案拟制,因此对事件处置智能化的需求极为急迫。结合Platt scaling概率校准模型,针对非均衡数据分布和多类属输出概率校准拓展问题,对核最小二乘支持向量机模型进行改进,提出一种校准概率最小二乘支持向量机(Calibration Probabilistic Least Squares Support Vector Machine, CPLS-SVM)分类算法;设计一种基于CPLS-SVM算法的事件处置案例匹配方法,提高复杂案例样本环境下的匹配精度;通过构建基于校准概率最小二乘支持向量机,并应用到事件处置实例模拟数据进行仿真实验,验证算法的有效性和性能优势。
