本发明涉及基于纵横交叉优化神经网络的电池SOC估算方法,通过纵横交叉算法对经典的神经网络算法进行优化,将纵横交叉算法的全局搜索性能力强和收敛速度快的优点与神经网络较强的拟合能力有机地结合起来,避免神经网络陷入局部最优,并且提高其收敛速度。另外,相比现有的电池SOC估算方法,本发明适用于
锂电池、铅酸电池等常用的一系列电池,不管是电池处于静置还是使用状态,都能实时的对电池进行SOC估算,而且精确度高,相比其他方法误差要更小。
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