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改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池剩余寿命预测

郑青根 杨祥国 刘冬 李昕

重庆大学学报2023,Vol.46Issue(11):78-89,12.
重庆大学学报2023,Vol.46Issue(11):78-89,12.DOI:10.11835/j.issn.1000-582X.2023.203

改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池剩余寿命预测

Lithium battery remaining life prediction method based on improved grey wolf optimization least squares support vector machine

郑青根 1杨祥国 1刘冬 1李昕1

作者信息

  • 1. 武汉理工大学船海与能源动力工程学院,武汉 430070
  • 折叠

摘要

关键词

锂电池/剩余寿命/灰狼优化/最小二乘支持向量机/莱维飞行

Key words

lithium battery/remaining life/gray wolf optimization/least squares support vector machine/Levy flight

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

郑青根,杨祥国,刘冬,李昕..改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池剩余寿命预测[J].重庆大学学报,2023,46(11):78-89,12.

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2019YFE0104600) (2019YFE0104600)

国家自然科学基金资助项目(51909199,52271329).Supported by National Key Research and Development Program Project(2019YFE0104600)and National Natural Science Foundation of China(51909199,52271329). (51909199,52271329)

重庆大学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-582X

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