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时序预测 | gamma伽马模型锂电池寿命预测 EM算法粒子滤波算法结合参数估计

article 2024/11/14 0:45:05

时序预测 | gamma伽马模型锂电池寿命预测 EM算法粒子滤波算法结合参数估计

目录

    • 时序预测 | gamma伽马模型锂电池寿命预测 EM算法粒子滤波算法结合参数估计
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

gamma伽马模型锂电池寿命预测 EM算法粒子滤波算法结合参数估计
伽马模型、EM算法、粒子滤波算法结合参数估计是一种用于锂电池寿命预测的方法。这种方法结合了统计模型、迭代优化算法，可以更准确地估计锂电池的寿命。EM算法用于参数估计，粒子滤波算法用于状态估计，伽马模型用于描述锂电池的寿命分布。

在这种方法中，EM算法被用来迭代地估计伽马模型的参数，以最大化似然函数。粒子滤波算法则估计锂电池的状态，并结合伽马模型的参数，可以更好地预测锂电池的寿命。

  • 完整源码私信博主回复gamma伽马模型锂电池寿命预测 EM算法粒子滤波算法结合参数估计

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501


http://www.kler.cn/a/389444.html

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