摘要
本发明提供一种基于智能优化算法的锂离子电池健康状态预测方法,属于电池技术和材料科学技术领域。通过对数据集进行预处理及特征提取;采用PCA对提取后特征进行降维筛选;利用霜冰优化算法对高斯过程中的核参数进行优化;利用优化后的高斯过程回归预测电池SOH。实现了简单快速的对锂电池健康状态进行精准预测。
技术关键词
主成分分析方法
智能优化算法
充放电数据
特征值
锂电池健康状态
协方差矩阵
参数
材料科学技术
代表
恒流
恒压
曲线
样本
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材料特征参数
数控锯床
卷积神经网络模型
速度
预测模型训练
谐波特征
谐波监测方法
非线性
多传感器融合
设备运行状态