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SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用
被引量：
15
1
作者
曹龙汉
吴帆
+1 位作者
黄剑
陈学军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1313-1316,共4页
提出一种优化的支持向量机回归算法(SVR)并应用于阀控密封铅酸蓄电池(VRLA)的容量预测。选定径向基函数作为支持向量机回归算法的核函数,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优,在此基础上建立了蓄电池容量预测模型.比较了在...
提出一种优化的支持向量机回归算法(SVR)并应用于阀控密封铅酸蓄电池(VRLA)的容量预测。选定径向基函数作为支持向量机回归算法的核函数,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优,在此基础上建立了蓄电池容量预测模型.比较了在遗传算法和遗传退火算法两种参数优化方法下支持向量机回归算法对VRLA容量预测的精准度。仿真结果表明,基于遗传退火算法寻优的支持向量机回归算法用于VRLA容量预测的性能优于单一的遗传寻优算法。
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关键词
支持向量机回归
遗传退火算法
VRLA蓄电池
容量预测
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职称材料
题名
SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用
被引量：
15
1
作者
曹龙汉
吴帆
黄剑
陈学军
机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
重庆大学自动化学院
中国四联仪器仪表集团公司技术中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1313-1316,共4页
基金
科技部国际科技合作项目(2007DFR10420)
重庆市重点科技攻关项目(CSTC2007AA2015,CSTC2008AC2107)资助
文摘
提出一种优化的支持向量机回归算法(SVR)并应用于阀控密封铅酸蓄电池(VRLA)的容量预测。选定径向基函数作为支持向量机回归算法的核函数,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优,在此基础上建立了蓄电池容量预测模型.比较了在遗传算法和遗传退火算法两种参数优化方法下支持向量机回归算法对VRLA容量预测的精准度。仿真结果表明,基于遗传退火算法寻优的支持向量机回归算法用于VRLA容量预测的性能优于单一的遗传寻优算法。
关键词
支持向量机回归
遗传退火算法
VRLA蓄电池
容量预测
Keywords
support vector machine for regression
genetic simulated annealing algorithm
valve-regulated lead-acid battery
capacity prediction
分类号
TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用
曹龙汉
吴帆
黄剑
陈学军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
15
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