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基于随机函数链接神经网络(RVFL)的锂电池健康状态(SOH)预测

基于随机函数链接神经网络(RVFL)的锂电池健康状态(SOH)预测

一、RVFL网络的基本原理与结构

随机向量功能链接(Random Vector Functional Link, RVFL)网络是一种单隐藏层前馈神经网络的随机化版本,其核心特征在于输入层到隐藏层的权重随机生成且固定,输出层权重通过最小二乘法直接求解。这种结构设计使其在训练速度和泛化能力上具有显著优势。

  • 网络架构:
    • 输入层:接收外部信号(如电池的电压、电流、温度等时序数据)。
    • 增强层(隐藏层) :通过随机权重矩阵( W h \\mathbf{W}_h
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