【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...

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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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