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为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,将改进的灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)相结合,提出了一种基于改进灰狼优化和支持向量回归(IGWO-SVR)的联合算法。该算法的核心思想是运用改进的GWO算法解决SVR模型中的参数联合寻优问题。IGWO-SVR随机产生1个灰狼种群,灰狼个体的位置向量由SVR模型的3个参数C,σ,ε组成。根据每只灰狼的位置信息进行学习,并计算适应度。按照适应度值对狼群进行分级,对灰狼个体位置进行更新,然后进行差分进化操作,选择优秀个体进入下一代种群,重新计算灰狼个体在新位置的适应度。迭代过程结束后,提取狼群中适应度最优的灰狼位置信息作为最终的SVR模型参数进行训练。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验表明了所提SOH预测方法的有效性。 相似文献
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建筑围护结构中的热湿耦合传递规律研究对于了解其传热性能具有重要意义。本文利用大型人工环境舱搭建多层加气混凝土墙体测试实验平台,营造了符合三种典型气候的室外舱温湿度环境并随周期性变化,室内舱控制为空气调节下恒定温湿度条件,测试并记录了多层加气混凝土墙体表面及内部不同位置温湿度变化。墙内距离外表面20 mm处测点的相对湿度在夏热冬冷夏季特征气候下降低了7.88 %,在夏热冬冷冬季特征气候降低了4.11 %,在南海极端热湿特征气候下降低了5.76 %。结果表明热传递对湿传递促进的程度大于湿传递对热传递的作用,在高热、高湿的南海地区,热湿耦合作用对墙体热工性能的影响更大。 相似文献
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