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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 - 指南

2025-10-07 13:09  tlnshuju  阅读(2)  评论(0)    收藏  举报

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

随机向量特性链接（RandomVectorFunctional 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。

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