【摘 要】
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鉴于在低温状态下锂电池实时容量可估计性难度高,低温环境下瞬时电流电压对瞬态电池容量变化影响效果大.对Dense全连接层为主体的深度前馈BP网络模型进行了研究,进行了不同添
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鉴于在低温状态下锂电池实时容量可估计性难度高,低温环境下瞬时电流电压对瞬态电池容量变化影响效果大.对Dense全连接层为主体的深度前馈BP网络模型进行了研究,进行了不同添加层对模型预测值与实际值的影响分析,采用了[11-9-12]的3层隐藏层BP网络模型以达到较高的精度,采用了基于SGD扩展的使用动量和自适应学习率来加快收敛速度Nadam优化算法以及Log-cosh损失函数优化模型,并且采用正则化方法降低过拟合,提高网络泛化能力.基于HPPC工况下0度低温实验测试数据进行模型的训练以及测试,经实验测试实现
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