《表1 基于GPR的SOC估计算法》

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《基于高斯过程回归的锂离子电池SOC估计》

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其中α∈[0，1]，z(1-α）/2是标准正态分布的临界值。当置信区间的宽度越来越小，证明SOC的估计值精度更加准确。相比神经网络，支持向量机而言，GPR所拥有的置信区间是其一个最大的优势。估计流程如表1所示。