基于GA-F-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磷酸鐵鋰電池SOC預(yù)測研究
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更多相關(guān)文章: 荷電狀態(tài)(SOC)預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 彈性徑向基函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
【摘要】:針對動力電池荷電狀態(tài)的預(yù)測精度問題,提出基于遺傳算法的彈性徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力電池荷電狀態(tài)預(yù)測方法。該預(yù)測方法基于神經(jīng)元的活躍度與神經(jīng)元間的信息交互強(qiáng)度在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的大小,解決了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)調(diào)整影響荷電狀態(tài)的預(yù)測精度問題。仿真結(jié)果證明,該方法比基于遺傳算法的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的荷電狀態(tài)預(yù)測結(jié)果精度更高,預(yù)測更加準(zhǔn)確,能滿足蓄電池管理系統(tǒng)對磷酸鐵鋰動力電池荷電狀態(tài)預(yù)測的精度和實(shí)際使用的要求。
【作者單位】: 湖北工業(yè)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】: 荷電狀態(tài)(SOC)預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 彈性徑向基函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
【基金】:國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項(xiàng)目(2012105000-43) 車用動力蓄電池優(yōu)化充電策略研究(2013CFB022)
【分類號】:TP183;TM912
【正文快照】: 由于環(huán)境和能源問題,電動汽車正在被廣泛研究與推廣。動力電池是電動汽車的主要動力源。動力電池荷電狀態(tài)(stateof charge,SOC)是對動力電池的使用進(jìn)行必要管理和控制的主要依據(jù)。動力電池SOC的預(yù)測精度是決定蓄電池管理系統(tǒng)性能優(yōu)劣的基礎(chǔ)性關(guān)鍵問題之一。準(zhǔn)確預(yù)測動力電池SO
【相似文獻(xiàn)】
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3 曾U喺,
本文編號:850647
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