【摘 要】
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为了提高电动车铅酸蓄电池的电池荷电状态（SOC）预测精度,将粒子优化算法（PSO）引入到支持向量机（SVM）中,建立了PSO-SVM电动车铅酸蓄电池SOC预测模型,模型输入量为电池的电压和电流,
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为了提高电动车铅酸蓄电池的电池荷电状态（SOC）预测精度,将粒子优化算法（PSO）引入到支持向量机（SVM）中,建立了PSO-SVM电动车铅酸蓄电池SOC预测模型,模型输入量为电池的电压和电流,输出量为SOC。采用PSO算法对SVM的惩罚因子C和径向基函数宽度σ寻优,降低了SVM参数取值的盲目性,提高了预测精度。设计了铅酸蓄电池数据智能采集系统,并进行了实际运行车辆电池数据采集。在advisor2002软件中获取的电池数据和实际车辆电池运行数据的基础上,进行了模型训练和预测。结果表明,PSO-SVM预测模
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