[发明专利]一种在随机放电环境下基于DGWO-ELM的锂离子电池寿命预测方法

摘要

本发明公开一种在随机放电环境下基于DGWO‑ELM的锂离子电池寿命预测方法：1.初始化，归一化参数；2.确定父代狼群等级；3.改进狼群算法迭代开始，父代个体位置更新；4.产生变异种群；5.产生子代种群进行交叉操作，判断是否完成交叉操作；6.将新种群带入ELM算法计算得到子代目标值c_val；7.比较子代目标值与父代目标值；8.重新确定父代中的α，β，γ；9.判断是否完成迭代；10.带入ELM算法，利用回归预测分析最佳参数，得到最终预测值；Step11.评价算法。本发明方法改进GWO算法，首次将DGWO和ELM算法结合，并引入DE算法令算法有更强鲁棒性；整体预测效果更准确。

主权项

1.一种在随机放电环境下基于DGWO‑ELM的锂离子电池寿命预测方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤：Step1.初始化，归一化参数；Step2.确定父代狼群等级；Step3.改进狼群算法迭代开始阶段，为父代个体位置更新过程；Step4.产生变异种群；产生随机种群，设置变异个体，得到变异种群；Step5.产生子代种群进行交叉操作，判断是否完成交叉操作，如果完成则进入step6，否则继续执行step5；Step6.将得到的新种群带入ELM算法计算得到子代目标值c_val；判断是否得到全部子代目标值c_val，全部得到进入step7，否则进入step4；Step7.比较子代目标值与父代目标值，如果子代目标值优于父代目标值则子代替代父代，反之则不变；Step8.重新确定父代中的α,β，γ；Step9.判断是否完成迭代；如果完成，则进入step10，否则进入step3；Step10.带入ELM算法，利用回归预测分析最佳参数，得到最终预测值；Step11.评价算法。