本发明公开了一种锂离子电池剩余寿命预测方法,该方法包括以下步骤:1)混沌粒子初始化;2)适应度评估;3)粒子的个体最优值以及全局最优值更新;4)根据PSO算法公式更新粒子的速度和位置;5)对最优位置进行混沌优化;6)判断每次迭代是否满足结束要求;7)使用CPSO‑SVR模型对数据集进行训练和预测。本发明采用混沌(Chaos)算法改善PSO算法,将产生的混沌序列中的出现的最优位置粒子随机替换当前的粒子群中的某一粒子的位置,由此来促使惰性粒子摆脱局部最优,跳出束缚并重新由混沌序列进行初始化,迅速在空间中搜索到最优解。将改进的CPSO‑SVR算法对锂离子电池剩余寿命进行预测,并与PSO‑SVR算法相比较,具有更高的预测精度。
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