基于LS-SVM辨识方法的剩余电量预测方法研究
民机总装便携式测量系统主要由电池供电,对于备用电池的充放电操作以及剩余电量的检测也是测量系统要研究的一个问题.文章以电池端电压和新旧程度为输入,电池的剩余电量为输出提出了一种最小二乘支持向量机的电池剩余电量预测新模型.通过试验比较BP神经网络和最小二乘支持向量机(L5-SVM)算法用来估计和预测静置电池剩余电量,得出LS-SVM能够得出的最好的效果.
静置电池 剩余电量 预测模型 支持向量机 效果评估
杨庆华 蔡云芳
上海飞机制造有限公司航空制造技术研究所,上海 200436
国内会议
中国计量协会冶金分会冶炼传感器专业委员会2013年年会及技术交流会
宜昌
中文
47-49
2013-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）