最小二乘支持向量机在蓄电池建模与预测中的高效应用

"最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究 (2010年)" 本文详细探讨了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)在铅酸蓄电池剩余容量建模中的应用。蓄电池的剩余容量(SOC, State of Charge)是评估其工作性能的关键参数，然而，由于铅酸蓄电池的复杂动态特性，建立准确的剩余容量模型一直是一项挑战。作者林瑞霖和郭辉通过实证研究提出了一种新的方法，利用LSSVM技术来解决这个问题。 在他们的研究中，他们选取了由蓄电池检测系统获取的电压、电流和密度作为输入变量，荷电状态(SOC)作为输出变量。通过这种方式，他们能够模拟蓄电池的充放电过程，并实时预测剩余容量。LSSVM是一种有效的机器学习算法，特别适用于处理小样本和非线性问题。在模型建立过程中，作者分析了LSSVM的参数（如惩罚因子C和核函数参数γ）对模型性能的影响，并将其与其他常见的建模方法进行了比较。 研究表明，采用LSSVM方法构建的模型在预测精度上表现出显著优势，同时具备较强的推广能力和较短的运行时间。这些优点使得LSSVM在处理蓄电池剩余容量预测时，相比传统方法有明显的提升，为电池管理系统(BMS, Battery Management System)提供了更精确的 SOC 估计，有助于提高电池的使用效率和寿命。 此外，这项工作还强调了LSSVM在处理非线性问题上的优越性，尤其是在数据集有限的情况下。这为未来在电池建模和其他类似领域的研究提供了新的思路和技术工具。结合实际应用背景，LSSVM的应用表明了其在电池状态监测和预测领域的广阔前景，对于提高舰船动力装置的状态检测、故障诊断和维修技术具有重要意义。 关键词：铅酸蓄电池；剩余容量；支持向量机；最小二乘法；非线性建模 中图分类号：TM912.2 文献标志码：A 文章编号：1009-3486（2010）05-0052-04 这篇论文属于工程技术领域，发表于2010年，展示了LSSVM在解决实际工程问题中的创新应用，为后续研究者提供了有价值的参考。