摘要
本申请公开了一种基于预测误差修正的电池RUL预测方法、装置、设备及介质,涉及电池技术领域,包括:通过获取初始电池剩余使用寿命,根据初始电池预测使用寿命得到原始误差序列,通过离散小波变换对原始误差序列进行处理,得到低频特征,根据低频特征通过权重粒子群优化支持向量回归模型,得到预测误差序列,根据预测误差序列对初始电池预测使用寿命进行修正,得到目标电池剩余使用寿命。通过利用离散小波变换提取原始误差序列的低频特征,结合权重粒子群优化的支持向量回归模型预测并修正初始电池RUL,提高了RUL的预测精度与可靠性。
技术关键词
电池剩余使用寿命
支持向量回归模型
预测使用寿命
预测误差
离散小波变换
序列
粒子群优化算法
周期
程序
处理器
模块
存储器
样本
介质
精度
关系
系统为您推荐了相关专利信息
物资需求预测
数据分析模块
显示终端
数据采集模块
周期
注浆
实测参数
BP神经网络模型
优化BP神经网络
粗糙度
神经网络模型
排放预测方法
非易失性存储介质
数据
气象