基于高斯过程回归的锂电池数据处理



基于高斯过程回归的锂电池数据处理

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基于高斯过程回归的锂电池数据处理

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-19页
· 课题研究背景及意义	第11-12页
· 国内研究现状及分析	第12-16页
· 锂电池数据处理研究现状	第12-15页
· 高斯过程回归发展现状	第15-16页
· 本文的研究内容及安排	第16-19页
2 高斯过程回归理论及锂电池数据分析	第19-37页
· 高斯过程回归	第19-23页
· 权值空间论	第19-21页
· 函数空间法	第21-23页
· 高斯过程回归的核函数	第23-27页
· 均值函数与协方差函数	第23-24页
· 核函数类型	第24-25页
· 组合核函数	第25-26页
· 超参数	第26-27页
· 锂电池的退化过程分析	第27-30页
· 锂电池的工作原理	第27-28页
· 锂电池的退化过程分析	第28-30页
· 锂电池实验数据集	第30-31页
· 实验数据初步分析	第31-35页
· 锂电池的容量衰退曲线分析	第31-32页
· 锂电池电压变化曲线	第32-35页
· 本章小结	第35-37页
3 基于组合核函数的离线GPR算法	第37-53页
· 基于GPR算法的建模方法	第37页
· 核函数对预测分布的影响	第37-46页
· 单一核函数对预测分布的影响	第38-44页
· 组合核函数对预测分布的影响	第44-46页
· 基于组合核函数GPR算法的电池数据离线处理	第46-52页
· 基于组合核函数GPR算法的锂电池容量数据拟合	第46-49页
· 基于组合核函数GPR算法的锂电池容量离线预测	第49-52页
· 本章小结	第52-53页
4 基于在线GPR算法的电池数据建模	第53-63页
· 基于增量学习的在线GPR算法	第53-55页
· 增量学习算法	第53页
· 高斯过程回归增量学习模型	第53-55页
· 在线算法的复杂度分析	第55-57页
· 基于组合核函数-在线GPR算法的电压数据建模	第57-62页
· 一次放电周期电压数据的在线处理	第57-59页
· 多充放电周期电压数据的在线处理	第59-62页
· 本章小结	第62-63页
5 基于IGSA-GPR算法的锂电池数据在线处理	第63-81页
· 共轭梯度法及其缺点	第63-64页
· 改进的引力搜索算法IGSA	第64-66页
· 引力搜索算法GSA	第64-65页
· 改进的引力搜索算法IGSA	第65-66页
· IGSA-GPR算法在线预测框架设计	第66-68页
· 基于IGSA-GPR算法的电池数据建模	第68-78页
· 基于IGSA-GPR算法的锂电池RUL在线预测	第68-74页
· 基于IGSA-GPR算法的锂电池SOH在线预测	第74-78页
· 本章小结	第78-81页
6 结论	第81-83页
· 总结	第81-82页
· 展望	第82-83页
参考文献	第83-87页
图索引	第87-89页
表索引	第89-90页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第90-92页
	第92页

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