GAPSO-LSSVM联合算法：高精度铅酸蓄电池剩余容量检测

铅酸蓄电池因其广泛应用，在电池管理系统中准确地评估其剩余容量至关重要。本文提出了一种创新的联合检测方法，结合了GAPSO（改进粒子群优化）与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine，最小二乘支持向量机）算法。传统的LSSVM在处理电池状态参数如开路电压、温度和内阻时，可能存在人为因素导致的精度问题。为此，研究者将PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）算法引入LSSVM中，用于优化惩罚参数和核函数参数，这有助于减少模型对人工设置的依赖，并提升预测精度。 PSO算法的优势在于能够全局搜索最优解，但其局部收敛性有时是个挑战。为解决这一问题，文章进一步引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA），这种并行搜索的方法有助于跳出局部最优，从而提高算法的整体性能。这种组合优化策略确保了模型的稳健性和准确性。 通过MATLAB的仿真验证，基于GAPSO-LSSVM的联合检测算法在实际应用中展现出了卓越的表现，平均误差百分比被控制在3%以内，这意味着该算法能够提供非常精确的剩余容量估计，具有很高的实用价值。研究者郑利川等人针对铅酸蓄电池的剩余容量检测进行了深入探讨，他们的工作对于电池管理系统的设计和维护具有重要意义，也为电池寿命管理提供了强有力的支持工具。这项研究成果发表于2018年2月的某期刊，得到了国家自然科学基金重点项目和上海市自然科学基金的支持，体现了对电池技术持续关注与研究的学术趋势。