本发明公开了一种锂离子电池RUL时间序列预测方法,包括以下步骤;采用灰色关联分析方法确定预测模型的输入变量;然后重构确定的输入变量,恢复系统多维非线性状态空间;最后通过混沌优化算法使KECA的核参数达到全局最优,利用KECA对重构后的相空间时间序列进行特征提取,并将特征向量作为NARX神经网络的输入,得到最终的车用锂离子电池RUL预测值,本发明具有较优的非线性动态预测能力,较高的精确度及泛化能力。
声明:
“锂离子电池RUL时间序列预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)