Extreme Learning Machine Model for State-of-Charge Estimation of Lithium-Ion Battery Using Gravitational Search Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a state-of-charge (SOC) estimation model for a lithium-ion battery using an improved extreme learning machine (ELM) algorithm. ELM is suitable for an SOC estimation since the ELM algorithm has fast estimation speed, good generalization performance, and high accuracy. However, the performance of ELM is highly dependent on training accuracy and the number of neurons in a hidden layer. Hence, a gravitational search algorithm (GSA) is applied to improve the ELM computational intelligence by searching for the optimal value hidden layer neurons. The optimal ELM-based GSA model does not require internal battery knowledge and mathematical model for an SOC estimation. The model robustness is validated at different temperatures using different electric vehicle drive cycles. The performance of the ELM-GSA model is verified with two popular neural network methods: back-propagation neural network (BPNN) and radial basis function neural network (RBFNN). The results are evaluated using different error rates and computation costs. The results demonstrate that the ELM-based GSA model offers a higher accuracy and lower SOC error rate than those of BPNN-based GSA and RBFNN-based GSA models. Furthermore, a detailed comparative study between the proposed model and existing SOC strategies is conducted, which also demonstrates the superiority of the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».