航空铅酸蓄电池状况评估具有针对性,非线性和复杂性等特点.本文使用基于PSO优化支持向量机方法,探究一种新的航空铅酸蓄电池评估模型.因支持向量机的分类准确性在很大程度上依赖于参数选取,因此使用了一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.为了验证该模型的有效性,利用中国民用航空飞行学院航空铅酸蓄电池的实测数据进行了验证,实验结果表明该模型的分类精度高达95%以上.
支持向量机 粒子群优化算法 航空铅酸蓄电池 健康评估