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新能源汽车电池荷电状态SOC预测方法

982   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 19:57:05
本发明涉及一种新能源汽车电池荷电状态SOC预测方法，包括网络初始化、隐含层输出计算、输出层输出计算、误差计算、权值更新、阈值更新、判断算法迭代是否结束以及预测输出电池使用SOC值步骤，本发明的有益效果是：由于采用了径向基函数RBF神经网络原理，径向基网络的输出和权值之间为线性关系，故所需训练时间要比前向BP网络少，且由于局部响应特点，径向基网络能够以任意精度逼近任意连续函数，提高了预测模型的准确性。同时，神经网络具有逼近多输入输出参数函数、高度的非线性、鲁棒性和容错性等特点，对于外部激励能够给出相应的输出，可以不需要建立数学模型而对电池内部复杂系统进行预测和控制。
声明：
“新能源汽车电池荷电状态SOC预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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