基于Mogrifier LSTMSVR的超级电容寿命预测
文档名：基于Mogrifier LSTMSVR的超级电容寿命预测
摘要：超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(MogrifierLSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预测模型.通过引入温度、电压和电流三种超级电容寿命影响因子,建立更贴近实际的超级电容寿命模型,选取剩余容量作为特征参数.构建MogrifierLSTM网络,在传统的LSTM中增加Mogrifier门机制,并利用支持向量机回归(SVR)对MogrifierLSTM网络预测误差回归预测,修正误差.通过仿真实验和模型的预测结果对比分析表明,MogrifierLSTM-SVR对超级电容寿命预测的准确性更高,误差波动量级更小.
作者：王福忠任淯琳张丽Author：WANGFuzhongRENYulinZHANGLi
作者单位：河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454000
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(7)
分类号：TM53
关键词：超级电容寿命预测长短期记忆网络支持向量机回归剩余容量
Keywords：supercapacitorlifeexpectancylongshort-termmemorynetworksupportvectormachineregressionsurpluscapacity
机标分类号：TP393.07TM7F223
在线出版日期：2023年8月7日
基金项目：国家自然科学基金，河南省科技攻关项目基于MogrifierLSTM-SVR的超级电容寿命预测[
期刊论文]电源技术--2023, 47(7)王福忠任淯琳张丽超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(MogrifierLSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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