基于GA-RBF网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 22次 | 上传用户：chenpeng12333

【摘要】

：

针对动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确预测问题,提出了一种基于遗传算法的径向基函数(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测方法,它克服了网络参数选择的随机性,具有更强的适应能力。通过仿真实验,证明了该方法比传统的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网

【作者】

：

黄智宇曹玉恒

【机构】

：

重庆邮电大学重庆高校汽车电子与嵌入式系统工程研究中心

【出处】

：

重庆邮电大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年03期

【关键词】

：

荷电状态(SOC) 磷酸铁锂电池基于遗传算法的径向基函数(GA-RBF) 神经网络 state-of-charge（SOC） LiFePO4 Li-ion b

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