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基于pso＿FSVM的车用动力电池温度预测模型研究
被引量：
7
1
作者
刘荣
童亮
许永红
《现代电子技术》
北大核心
2018年第12期24-27,共4页
针对混合动力汽车在复杂工况下动力电池温度测量可靠性下降的问题,提出基于pso_FSVM的车用动力电池温度预测模型,该研究分别采集车辆key_on和key_off两种状态下的动力电池温度数据,采用粒子群优化的快速支持向量机算法,构建了稳定的动...
针对混合动力汽车在复杂工况下动力电池温度测量可靠性下降的问题,提出基于pso_FSVM的车用动力电池温度预测模型,该研究分别采集车辆key_on和key_off两种状态下的动力电池温度数据,采用粒子群优化的快速支持向量机算法,构建了稳定的动力电池温度预测模型。实验结果表明,在车辆key_on和key_off两种状态下,数据集的预测数据与实际测量数据的相关系数分别达到0.810 2和0.797 3,温度预测误差小于2℃,pso_FSVM模型提高了动力电池温度预测的精度和可靠性。
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关键词
混合
动力
汽车
动力电池温度
粒子群
快速支持向量机
预测模型
热
动力
学模型
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职称材料
题名
基于pso＿FSVM的车用动力电池温度预测模型研究
被引量：
7
1
作者
刘荣
童亮
许永红
机构
北京信息科技大学机电工程学院
北京电动车辆协同创新中心
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第12期24-27,共4页
基金
国家自然科学基金(51275053)
电动汽车北京市实验室项目(PXM_2013_014224_000005)~~
文摘
针对混合动力汽车在复杂工况下动力电池温度测量可靠性下降的问题,提出基于pso_FSVM的车用动力电池温度预测模型,该研究分别采集车辆key_on和key_off两种状态下的动力电池温度数据,采用粒子群优化的快速支持向量机算法,构建了稳定的动力电池温度预测模型。实验结果表明,在车辆key_on和key_off两种状态下,数据集的预测数据与实际测量数据的相关系数分别达到0.810 2和0.797 3,温度预测误差小于2℃,pso_FSVM模型提高了动力电池温度预测的精度和可靠性。
关键词
混合
动力
汽车
动力电池温度
粒子群
快速支持向量机
预测模型
热
动力
学模型
Keywords
pso_FSVM
hybrid electric vehicle
power battery temperature
particle swarm optimization
fast support vector machine
prediction model
thermodynamics model
分类号
TN245-34 [电子电信—物理电子学]
TP336 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于pso＿FSVM的车用动力电池温度预测模型研究
刘荣
童亮
许永红
《现代电子技术》
北大核心
2018
7
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