一种基于改进型BP神经网络的电池SOC值的预测方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 徐自强,杨云龙,吴孟强,朱洪涛,王晓辉,马永笠,廖家轩,巩峰,林金明,张韬
- 申请号：
- CN201810016229.2
- 公开号：
- CN108181591A
- 申请日:
- 2018.01.08
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 吴姗霖
- 摘要：
- 一种基于改进型BP神经网络的电池SOC值的预测方法，属于电动汽车电池技术领域。本发明采用免疫遗传优化算法优化网络模型，克服了普通遗传优化算法陷入局部极值的缺点，同时保留了遗传算法强大的全局随机搜索能力；本发明利用神经网络较好的非线性拟合能力，挖掘出电池数据与电池SOC值的潜在对应关系，实现了动态电池SOC值的精确预测，便于电池的维护管理，有助于提高电池的效率与使用寿命，同时方法简单，易于实现，准确高效，具有广泛的应用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
