【摘 要】
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为了有效地对电池剩余容量进行预测，在分析了与电池剩余电量相关因数的基础上，提出了基于模糊神经网络的电池剩余电量预测模型，充分利用了模型可逼近任何多输入输出参数函数的性
【基金项目】
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国家973重点基础研究计划资助项目（2002CB211803）
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为了有效地对电池剩余容量进行预测，在分析了与电池剩余电量相关因数的基础上，提出了基于模糊神经网络的电池剩余电量预测模型，充分利用了模型可逼近任何多输入输出参数函数的性能．系统通过样本训练达到了较好的仿真结果．从现场实验的数据分析，该模型能较准确地预测电池剩余电量，为电池管理系统提供了一种新的预测方法．
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