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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (1): 92-96    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.01.14
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NTLBO算法优化ELM的SOC预测方法
胡坚1, 刘超2
1.浙江经贸职业技术学院信息技术系, 浙江 杭州 310018
2. 贵州航天电器股份有限公司, 贵州 贵阳 550009
The SOC Prediction Method of ELM Optimized by NTLBO Algorithm
HU Jian1, LIU Chao2
1. Information Technology Department, Zhejiang Institute of Economics and Trade, Hangzhou,Zhejiang 310018, China
2. Guizhou Space Appliance Co. Ltd., Guiyang, Guizhou 550009, China
全文: PDF (1612 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为提高锂电池荷电状态SOC预测的精度,提出了新型教与学优化(NTLBO)算法优化极限学习机的SOC预测方法。首先,采用Logistics混沌对种群中精英个体进行优化以改善算法的全局优化性能;其次,采用改进的TLBO算法优化调整ELM模型的输入权值和隐含层阈值,构建NTLBO-ELM预测模型以提升模型的泛化能力。以某锰酸锂电池为研究对象对NTLBO-ELM模型进行测试验证并与其他3种模型相比较,结果表明提出的方法具有较小的预测误差和良好的泛化能力,验证了模型的有效性。
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作者相关文章
胡坚
刘超
关键词 计量学荷电状态锂电池教与学优化全局优化极限学习机    
Abstract:In order to improve the prediction accuracy of state of charge (SOC), a prediction method of SOC based on optimized extreme learning machine ELM by the new teaching-learning-based optimization (NTLBO) algorithm was proposed. Firstly, Logistics chaos was employed to optimize the elite individuals in the population to improve the global optimization performance of the algorithm. Secondly, the input weights and hidden layer thresholds of the ELM model were optimized and adjusted by the improved TLBO algorithm, and the NTLBO-ELM prediction model was constructed to improve the generalization ability of the model. The NTLBO-ELM model was tested and verified on a lithium battery and compared with the other three models. The simulation results show that the proposed method has a small prediction error and good generalization ability, which verifies the validity of the model.
Key wordsmetrology    SOC    lithium battery    teaching-learning-based optimization    global optimization    ELM
收稿日期: 2021-06-25      发布日期: 2022-01-06
PACS:  TB971  
基金资助:国家重点研发专项(2020YFB1710500)
通讯作者: 刘超(1986-),男,四川巴中人,贵州航天电器股份有限公司高级工程师,博士,主要研究方向为机器视觉与人工智能技术。Email: 564663920@qq.com     E-mail: 564663920@qq.com
作者简介: 胡坚(1979-),男,浙江台州人,浙江经贸职业技术学院副教授,硕士,主要研究方向为大数据技术与应用、机器学习与智能算法。Email: 843877248@qq.com
引用本文:   
胡坚, 刘超. NTLBO算法优化ELM的SOC预测方法[J]. 计量学报, 2022, 43(1): 92-96.
HU Jian, LIU Chao. The SOC Prediction Method of ELM Optimized by NTLBO Algorithm. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(1): 92-96.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.01.14     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I1/92
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