【摘 要】
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随着新能源的开发,使用电能作为动力的产品逐渐的进入人们的生活之中,其中电动汽车作为近年来关注度最为广泛的新能源产品,其安全性也是人们关注的重点之一.本文就新能源汽车中的核心零件-三相电压逆变器的电压预测展开研究,为电动汽车的故障预测提供便利.本文中基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)以及集成学习中XGBOOST两种神经网络模型对三相电压逆变器的电压预测进行了研究讨论,通过相关系数(R-Squared,R2)以及均方根误差(Root Mean Squard Erro
【机 构】
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三峡大学 计算机学院,湖北 宜昌 443000
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随着新能源的开发,使用电能作为动力的产品逐渐的进入人们的生活之中,其中电动汽车作为近年来关注度最为广泛的新能源产品,其安全性也是人们关注的重点之一.本文就新能源汽车中的核心零件-三相电压逆变器的电压预测展开研究,为电动汽车的故障预测提供便利.本文中基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)以及集成学习中XGBOOST两种神经网络模型对三相电压逆变器的电压预测进行了研究讨论,通过相关系数(R-Squared,R2)以及均方根误差(Root Mean Squard Error,RMSE)分别作为模型的评价指标,对两种模型的预测结果进行了分析,通过分析得出在特定参数下的XGBOOST对于三相电压逆变器的电压预测最为准确,其相关系数为0.99,均方根误差为4.6.因此,使用合适的机器学习技术可以为电力输出设备提供在线状态监测.
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