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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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利用代数数论理论和同余理论方法研究不定方程x~2+16384=y~(15)的整数解问题,并证明了不定方程x~2+16384=y~(15)仅有整数解(x,y)=(±128,2). 相似文献
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李龙刚 《大连海事大学学报(自然科学版)》2010,36(Z1)
阐述船舶检验与发证管理的历史与现状,分析政府主管机构与船检部门在实施船舶检验与发证时的不同角色,提出更为合理的船舶检验与发证程序. 相似文献
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