【摘 要】
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分析了蓄电池剩余容量预测技术的难点。针对蓄电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化的特点，提出了新陈代谢GM（1，1）预测模型。通过将新信息GM（1，1）模型和新
【机 构】
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徐州空军学院研究生管理大队,徐州空军学院航空四站系
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分析了蓄电池剩余容量预测技术的难点。针对蓄电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化的特点，提出了新陈代谢GM（1，1）预测模型。通过将新信息GM（1，1）模型和新陈代谢GM（1，1）模型对比，分析误差，并通过计算机实际模拟证明，新陈代谢GM1，1）预测模型能够明显地提高预测精度，增加预测可靠程度，从而实现蓄电池剩余容量的精确预测。
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