相关向量机预测电池健康状态和剩余有效寿命

摘要：

相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法由于其高稀疏性的特征,比有同样原始模型的支持向量机(support vector machine,SVM)算法有着更多的优势,在锂离子电池剩余有效寿命的研究中受到了关注.总结了现有的基于RVM算法的预测模型,介绍针对于电池寿命中RVM算法的改进,为之后的研究提供一定的参考.

关键词：锂离子电池、剩余有效寿命、相关向量机、健康状态

所属期刊栏目：45

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区科技计划

在线出版日期：2021-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：419-423