本發明提供一種對鋰電池放電時溫度場分布變化進行在線預測的方法,該方法采用KPCA來學習強非線性系統的空間基函數,使得學習到的空間基函數能夠表征系統的空間非線性特征;采用ELM對低階時間系數預測模型進行訓練,使模型能夠在保證精度的條件下,獲得更短的計算時間,適用于在線預測;利用仿真實驗過程中實時采集的溫度數據對模型的參數進行在線更新,具有比離線模型更高的精度;提出的模型引入了遺忘因子和正則項,削弱歷史樣本對預測結果的干擾,并突出當前數據對下一刻預測數據的作用,提高了模型的泛化性能,具有比離線模型更好的預測效果,可以應對變化更為復雜的情況。
聲明:
“對鋰電池放電時溫度場分布變化進行在線預測的方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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