基于隨機函數鏈接神經網絡(RVFL)的鋰電池健康狀態(SOH)預測

基于隨機函數鏈接神經網絡(RVFL)的鋰電池健康狀態(SOH)預測

一、RVFL網絡的基本原理與結構

隨機向量功能鏈接(Random Vector Functional Link, RVFL)網絡是一種單隱藏層前饋神經網絡的隨機化版本,其核心特征在于輸入層到隱藏層的權重隨機生成且固定,輸出層權重通過最小二乘法直接求解。這種結構設計使其在訓練速度和泛化能力上具有顯著優勢。

  1. 網絡架構
    • 輸入層:接收外部信號(如電池的電壓、電流、溫度等時序數據)。
    • 增強層(隱藏層) :通過隨機權重矩陣( W h \mathbf{W}_h

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