SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用.pdfVIP

第 30卷 　第 6期 仪 器 仪 表 学 报 Vo l30 No6 2009年 6月 Ch inese Journal of Scien tific In strum en t Jun. 2009 SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用 1, 2 1 2 3 曹龙汉 , 吴 　帆 , 黄 　剑 , 陈学军 ( 1　重庆通信学院控制工程重点实验室 　重庆 　400035; 2　重庆大学自动化学院　重庆 　400044; 3　中国四联仪器仪表集团公司技术中心 　重庆 　40 112 1) ( ) ( ) 摘 　要 : 提出一种优化的支持向量机回归算法 SVR 并应用于阀控密封铅酸蓄电池 VRLA 的容量预测 。选定径向基函数作 为支持向量机回归算法的核函数 ,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优 ,在此基础上建立了蓄电池容量预测模 型. 比较了在遗传算法和遗传退火算法两种参数优化方法下支持向量机回归算法对 VRLA 容量预测的精准度 。仿真结果表明 , 基于遗传退火算法寻优的支持向量机回归算法用于 VRLA 容量预测的性能优于单一的遗传寻优算法 。 关键词 : 支持向量机回归 ; 遗传退火算法 ; VRLA 蓄电池 ; 容量预测 中图分类号 : TP14　TP274　　文献标识码 : A 　　国家标准学科分类代码 : 510. 4020 SVR optim iza tion and its applica tion to capac ity pred iction of VRLA ba tter ies 1 1 2 3 Cao Longhan , W u Fan , Huang J ian , Chen Xuejun ( 1 Key L abora tory of Con trol Eng ineering, Chong qing Comm un ica tion Institu te, Chong qing 400035, Ch ina; 2 A u tom a tion Colleg e of Chongqing Un ivers ity, Chongqing 400044, Ch ina; 3 Technology Cen ter of Ch ina S ilian Ins trum en t Group Co. L td, Chong qing 40112 1, Ch ina) A b stract: A n op tim ized support vector m ach ine for regre ssion ( SVR ) is p re sen ted and app lied in the cap acity p re diction of VRLA batterie s. The radial ba sis f