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针对当前混合动力汽车电池SOC（state of charge,SOC）预测精度不高的情况,将预测能力很强的BP神经网络应用于SOC预测之中,并采用差分进化算法,提出一种基于优化BP网络求解全局最优SOC的预测方法。预测结果表明：提出的算法预测精度在3%以内,具有较高的精度,能够满足实际需要。
运用DE-BP神经网络的混合动力电池SOC预测
【摘 要】
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针对当前混合动力汽车电池SOC（state of charge,SOC）预测精度不高的情况,将预测能力很强的BP神经网络应用于SOC预测之中,并采用差分进化算法,提出一种基于优化BP网络求解全局最
【机 构】
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重庆交通大学机电与汽车工程学院
【出 处】
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重庆理工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51305473）, 中国博士后科学基金资助项目（2014M552317）, 重庆市科委基础与前沿研究计划项目（cstc2013jcyj A60007）, 重庆市教委科学技术研究项目（KJ120421）, 重庆市博士后研究人员科研项目（xm2014032）
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