【摘 要】
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为了对电池电解液密度进行预测,建立了RBF神经网络模型,用电池放电试验数据对其进行了训练和检验。利用训练后的神经网络模型进行了电池电解液密度的预测,预测值与实测值的最
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为了对电池电解液密度进行预测,建立了RBF神经网络模型,用电池放电试验数据对其进行了训练和检验。利用训练后的神经网络模型进行了电池电解液密度的预测,预测值与实测值的最大误差值为0.022g/cm^3,均方根误差值为0.004 g/cm^3左右。结果表明,RBF神经网络方法可以满足预测精度要求,从而可用于建立电池剩余电量实时监测系统,降低电池维护工作量并延长电池的使用寿命。
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