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用帝国竞争算法优化优化极限学习机ELM代码，预测锂电池健康状态
电池作为现如今最具潜力的储能设备，以其充电速度、能量密度高、寿命长、生态污染低等优点，被广泛应用于电动汽车、移动机器、便携式终端等多种场景。锂电池亦具有重量轻、工作电压高、无记忆性、能量密度高、成本低、性能好、循环寿命长、自放电率小的优点，已被广泛应用于电动车等领域。
本文基于帝国竞争算法优化机器学习，旨在提高锂电池健康状态评估模型的预测精度和泛化能力。第一章介绍了锂电池健康状态评估的研究背景及意义，并综述了国内外的研究现状。第二章介绍了机器学习算法，包括帝国主义竞争算法和极限学习机。对于锂电池健康状态评估问题，本文采用帝国竞争算法与机器学习算法相结合的方法进行建模。第三章详细介绍了深度学习模型的构造及训练过程。第四章使用帝国竞争算法优化后的极限学习机对锂电池健康状态进行了测试，并得到了训练集和测试集的误差计算结果。实验结果表明，本文提出的方法具有较好的预测精度和泛化能力，可有效地对锂电池健康状态进行评估。训练集的拟合优度R2达到了0.95773，测试集的R2为0.76718。最后，在展望中，本文指出了锂电池健康状态评估领域仍然存在的问题和挑战，并提出了未来研究的方向。本文的研究结果可为锂电池的实际应用提供可靠的参考和指导。
关键词 锂电池SOH预测，帝国竞争算法，极限学习机
智能算法+帝国竞争算法优化ELM程序源代码+极限学习机+数据预测锂电池健康状态SOH预测.zip
(68.56 MB, 需要: RMB 19 元)
京公网安备 11010802022788号
