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基于优化深度信念网络的锂离子电池SOC预测方法

893   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:06:47
本发明提供一种基于优化深度信念网络的锂离子电池SOC预测方法，该方法以锂离子电池电压、电流归一化后的数据为Re‑DBN预测模型的输入，利用量子遗传(QGA)算法优化Re‑DBN预测结果，得到最优SOC为输出，采用深度信念网络(DBN)训练锂离子电池SOC预测模型，并针对所述的锂离子电池SOC预测模型的网络深度问题，基于深度信念网络模型中每层RBM训练的重构误差(Rerror)，建立一种优化深度信念网络(Re‑DBN)预测模型，利用QGA算法自动寻优，得到每个Re‑DBN预测模型输出SOC值的权值，得到最优SOC预测结果。以提高锂离子电池SOC预测预测模型的自主学习和预测能力，并提高锂离子电池SOC预测的准确性。
声明：
“基于优化深度信念网络的锂离子电池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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