【BP回归预测】基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现电池健康状态预测附matlab代码
2023-04-10 211 发布于福建
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⛄ 内容介绍
锂电池作为电动汽车的动力来源,其健康状态管理极其重要.针对动力锂电池健康状态的影响因素和数学模型进行研究.通过锂电池实验数据及电池健康状态的经验模型分析,提出建立自适应电池健康状态的数学模型以及健康状态的估算算法.详细描述了基于MATLAB的建模实现过程及估算算法流程,并经过测试验证.实验结果表明,可通过将锂电池充放电数据导入SOH计算模型,以实现健康状态估算及预警功能,且健康状态估算误差小于10%.所建的模型与算法可用于实验室对锂电池健康状态的估算分析研究.
⛄ 部分代码
function [Leader_pos,Leader_score, curve]=WOA(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fitness)
%初始化位置向量和领导者得分
Leader_pos=zeros(1,dim);
Leader_score=10^20;
%% 初始化种群
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(popsize,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
curve=zeros(maxgen,1);%初始化收敛曲线
%% 循环开始
h0=waitbar(0,'WOA optimization...');
for t=1:maxgen
for i=1:size(Positions,1)%对每个个体一个一个检查是否越界
%对每个个体一个一个检查是否越界
% 返回超出搜索空间边界的搜索代理
Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;%超过最大值的设置成最大值，超过最小值的设置成最小值
%目标函数值的计算
fit(i)=fitness( Positions(i,:));
% 更新领导者位置
if fit(i)<Leader_score
Leader_score=fit(i);
Leader_pos=Positions(i,:);
end
end
a=2-t*((2)/maxgen);
a2=-1+t*((-1)/maxgen);
%参数更新
for i=1:size(Positions,1)
r1=rand();r2=rand();
A=2*a*r1-a;
C=2*r2;
b=1;
l=(a2-1)*rand+1;
p = rand();
for j=1:size(Positions,2)%对每一个个体地多维度进行循环运算
%收缩包围机制
if p<0.5
if abs(A)>=1
rand_leader_index = floor(popsize*rand()+1);%floor将 X 的每个元素四舍五入到小于或等于该元素的最接近整数
X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;
elseif abs(A)<1
D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;
end
%螺旋更新位置
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);
end
end
end
curve(t)=Leader_score;
waitbar(t/maxgen,h0)
end
close(h0)
setdemorandstream(pi);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 胡小建, 王跃, 王之海,等. 基于鲸鱼算法优化BP神经网络的轮胎硫化质量预测方法:.
[2] 童飞. 基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现[D]. 武汉理工大学.
[3] 马创, 周代棋, 张业. 基于改进鲸鱼算法的BP神经网络水资源需求预测方法[J]. 计算机科学, 2020, 47(S02):5.
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