【摘 要】
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提出了一种基于量子遗传算法改进量子神经网络模型的荷电状态估计方法。考虑电池健康状态指标,分析引入内阻参数对电池估计精度的影响。针对传统神经网络及其改进算法的不同估计缺陷,在其基础上进行量子编码并动态自适应调整量子旋转角,缩短搜索时间的同时提高了收敛精度。最后在MATLAB仿真测试,验证了所提算法相较传统神经网络的收敛性能优势。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672337)。
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提出了一种基于量子遗传算法改进量子神经网络模型的荷电状态估计方法。考虑电池健康状态指标,分析引入内阻参数对电池估计精度的影响。针对传统神经网络及其改进算法的不同估计缺陷,在其基础上进行量子编码并动态自适应调整量子旋转角,缩短搜索时间的同时提高了收敛精度。最后在MATLAB仿真测试,验证了所提算法相较传统神经网络的收敛性能优势。
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