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| 1 | 基于IPSO-LIESN网络的锂电池剩余使用寿命预测显示文摘为了预防锂电池因寿命衰退而导致的安全事故,以及提高锂电池剩余寿命(RUL)预测精度,提出了一种基于改进型粒子群优化(IPSO)算法与泄漏积分型回声状态网络(LIESN)的锂电池RUL预测模型。首先,通过改进惯性权重和学习因子更新规则,提高其局部与全局寻优能力,然后通过IPSO算法对LIESN网络参数进行优化,建立退化预测模型,利用NASA公开的锂电池实验数据进行仿真实验。结果表明,在相同数据集条件下,与融合粒子滤波和高斯过程回归(PF-GPR)、间接健康指标与回声状态网络(ESN)等预测方法相比,IPSO-LIESN有更高的预测精度、稳定性和泛化能力,表明了所提方法的有效性。 | 李晓华 | 2023 | 电器与能效管理技术2023，，5： | 1 |
| 2 | 退役动力电池政策智能模拟方法研究显示文摘推进退役动力电池梯次利用是建立绿色低碳循环经济体系的重要抓手,该文围绕退役动力电池政策事前模拟评估开展研究,提出一种退役动力电池利用政策的知识化表达方法,构建基于模糊神经网络的退役动力电池政策智能模拟模型,实现了计算机对政策知识的自动识别和政策制定者决策行为的智能模拟,为退役动力电池政策优选提供了一种新思路。 | 闫湖 黄碧斌 李琼慧 胡静 冯凯辉 | 2022 | 太阳能学报2022，43，4： | 1 |
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