为了实现井下救生舱动力电池SOC(State Of Charge)的估算,将支持向量机(SVM)的方法应用于电池SOC的估算中。为了得到合适的惩罚因子C和核函数K,利用粒子群算法来优化支持向量机;建立了支持向量机模型,对井下救生舱的电池剩余电量进行预...为了实现井下救生舱动力电池SOC(State Of Charge)的估算,将支持向量机(SVM)的方法应用于电池SOC的估算中。为了得到合适的惩罚因子C和核函数K,利用粒子群算法来优化支持向量机;建立了支持向量机模型,对井下救生舱的电池剩余电量进行预测。实验结果表明:采用粒子群优化支持向量机的方法具有较高的准确度,有一定的实用价值。展开更多
文摘为了实现井下救生舱动力电池SOC(State Of Charge)的估算,将支持向量机(SVM)的方法应用于电池SOC的估算中。为了得到合适的惩罚因子C和核函数K,利用粒子群算法来优化支持向量机;建立了支持向量机模型,对井下救生舱的电池剩余电量进行预测。实验结果表明:采用粒子群优化支持向量机的方法具有较高的准确度,有一定的实用价值。
