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电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测

目录

    • 电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测
      • 预测效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本描述

电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测
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Matlab代码,运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上
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程序设计

  • 完整程序和数据获取方式私信回复电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测。
clc;
clear;
close all;
warning off;
rng('default');

%退化量阈值
THL = 1.3;


load capacity.mat
%%
data=dat;

t   = [1:length(dat)]/10;
yk  = data(:,2)';

figure;
plot(t,data);
ylabel('退化数据');
%%
%估计参数
%对上述过程进行EM参数估计
%迭代次数
Iter  = 100;
%参数初始值
a0    = 1;
epls0 = 1;
c0    = 1;
delta0= 1;
n     = length(yk);
 
 
a_    = zeros(1,Iter);
epls_ = zeros(1,Iter);
c_    = zeros(1,Iter);
delta_= zeros(1,Iter);






参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229


http://www.kler.cn/a/506807.html

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