文档名：基于进化算法与数据驱动的锂离子电池寿命预测
摘要：锂离子电池因其长寿命而导致其设计和测试周期较长,因此,建立一个锂离子电池寿命预测模型对锂离子电池的开发和测试具有重要意义.基于数据驱动的锂离子电池寿命预测是一种有前景的预测方法,它可以在不需要专业知识的情况下进行预测.但是,基于数据驱动的预测方法对数据的要求较高,同时,大量的数据特征可能会降低学习模型的精度.为了解决这个问题,提出了一种基于进化算法的特征选择策略,该策略利用进化算法对锂离子电池训练数据的特征进行筛选,从而提高算法的精度.最终的实验结果在麻省理工学院提出的测试集上表现出了良好的效果.
Abstract：Lithium-ionbatteriesareknownfortheirlonglifespan,whichoftenresultsinlongerdesignandtestingcycles.Therefore,establishingabatterylifepredictionmodelisofgreatsignificanceforthedevelopmentandtestingoflithium-ionbatteries.Data-drivenbatterylifepredictionisapromis-ingpredictionmethodthatcanbeperformedwithoutexpertknowledge.However,data-drivenpre-dictionmethodshavehighrequirementsfordataandalargenumberofdatafeaturesmayreducetheaccuracyofthelearningmodel.Tosolvethisproblem,thispaperproposedanevolutionaryalgorithm-basedfeatureselectionstrategy,whichusedevolutionaryalgorithmstoscreenthefeaturesoflithium-ionbatterytrainingdata,thusimprovingtheaccuracyofthealgorithm.Thefinalexperimentalre-sultsshowgoodperformanceonthetestsetproposedbyMIT.
作者：周继香 闫泽远 李淼林 Author：ZHOUJixiang YANZeyuan LIMiaolin
作者单位：广州城市理工学院汽车与交通工程学院,广东广州510800中山大学计算机学院,广东广州511400
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TM912.9
关键词：锂离子电池 进化算法 数据驱动 寿命预测
Keywords：lithium-ionbattery evolutionaryalgorithm data-drivenapproach lifeprediction
机标分类号：TP391G649.712G434
在线出版日期：2024年6月11日
基金项目：国家自然科学基金，教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目基于进化算法与数据驱动的锂离子电池寿命预测[
期刊论文] 电源技术--2024, 48(4)周继香 闫泽远 李淼林锂离子电池因其长寿命而导致其设计和测试周期较长,因此,建立一个锂离子电池寿命预测模型对锂离子电池的开发和测试具有重要意义.基于数据驱动的锂离子电池寿命预测是一种有前景的预测方法,它可以在不需要专业知识的情况...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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