本發明公開了一種基于多尺度集成回歸模型的鋰電池剩余壽命預測方法。首先,使用經驗模態分解(EMD)將鋰電池容量信號分解到多個本征模態分量(IMF),充分挖掘不同尺度的細節特征,針對性地處理電池容量再生和隨機波動問題;然后,采用并行式集成框架,針對分解出的不同尺度分量的變化規律和特征,分別采用高斯過程回歸(GPR)和邏輯回歸(LR)兩種子學習器進行預測,利用二者特點更好地感知不同分量特征;最后,對各子學習器輸出結果集成,得出預測的鋰電池剩余壽命。該方法可以有效感知電池容量中的再生和波動特性,對于各數據都有較強的適應性,具有更高的預測精度和泛化能力。
聲明:
“基于多尺度集成回歸模型的鋰電池剩余壽命預測方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)