一种锂电池SOC预测的流行正则化支持向量机建模方法

本发明公开了一种锂电池SOC(State ofCharge，即荷电状态)预测的流行正则化支持向量机建模方法，它包括以下步骤：步骤1：数据收集与预处理；步骤2：构建流行正则化LSSVM目标函数；步骤3：利用KNN方法构建数据邻域关系；步骤4：求解目标函数构建预测模型；步骤5：模型误差计算与权重更新。本发明与现有技术相比的优点在于：通过引入流行学习技术，有效捕捉数据中的内在流形结构，提高模型对复杂数据的拟合能力，此外，通过结合鲁棒权重误差处理机制，有效抑制数据噪声对预测结果的影响，提高模型在复杂动态环境下的稳定性，增强模型鲁棒性，该方法能够更好地适应复杂时变工况需求，为锂电池的SOC预测提供了一种新的有效方法。