【摘 要】
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针对已有基于相关向量机对锂离子电池进行在线寿命预测因考虑因素单一而导致预测精度不理想这一问题，提出一种基于主元分析（PCA）的特征因素变量加权建构的方法。该方法首先将多种特征因素变量作为研究对象，找到其线性变换后的得分向量所构矩阵；分析其不同得分向量对原变量数据矩阵特征覆盖程度，进一步加权构建融合得到相应特征向量。将所得向量作为输入，经相关向量机建立预测模型并进行锂离子电池寿命在线预测，最终得到预
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62073158）；
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针对已有基于相关向量机对锂离子电池进行在线寿命预测因考虑因素单一而导致预测精度不理想这一问题，提出一种基于主元分析（PCA）的特征因素变量加权建构的方法。该方法首先将多种特征因素变量作为研究对象，找到其线性变换后的得分向量所构矩阵；分析其不同得分向量对原变量数据矩阵特征覆盖程度，进一步加权构建融合得到相应特征向量。将所得向量作为输入，经相关向量机建立预测模型并进行锂离子电池寿命在线预测，最终得到预测结果。采用国际公用电池数据作为研究对象，通过MATLAB软件验证了有多变量预测电池寿命的可行性，结果表明预测效果较好。
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