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本发明公开了一种基于算术优化算法的正则化极限学习方法，结合自适应卡尔曼滤波构造了SOC估计模型，包括：在极限学习机中引入正则化的概念，并且用算术优化算法对极限学习机进行优化，以避免过拟合的问题，同时提高了一定估计精度；利用数据融合技术，将优化后的正则化极限学习机估计值作为离散自适应卡尔曼滤波测量值对SOC估计模型进行估计，将结果进行去噪和预测得到最终的SOC估计值；从不同温度下的标准驱动循环、多个标准驾驶混合循环和不同温度下相应的充电过程中收集训练数据集和测试数据集，实验中均方根误差和平均绝对误
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116306870 A (43)申请公布日 2023.06.23 (21)申请号 202310281636.7 (22)申请日 2023.03.21 (71)申请人 南京邮电大学
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