典型文献
基于SVM和决策树的动力电池寿命预测方法
文献摘要：
随着新能源的发展,动力电池在汽车等领域有了广泛应用,电池的寿命问题逐渐凸显出来.在电池的使用过程中,影响因素较多,包括内部损耗和外部环境影响.如果不能准确掌握电池的运行状况,电池的使用将会受到影响.对SVM模型参数进行优化,并结合决策树提出一种基于SVM和决策树的动力电池寿命预测方法,实验结果表明该预测方法准确性较高.
文献关键词：
新能源;SVM;决策树;电力电池;寿命预测
中图分类号：
作者姓名：
吕强;刘彩秋;何文刚;金慧芬
作者机构：
天津力神电池股份有限公司,天津 300384
文献出处：
引用格式：
[1]吕强;刘彩秋;何文刚;金慧芬-.基于SVM和决策树的动力电池寿命预测方法)[J].电工技术,2022(20):36-38
A类：
电力电池
B类：
决策树,动力电池,电池寿命预测,寿命预测方法,新能源的发展,凸显出,运行状况
AB值：
0.185863
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