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采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时（AH）算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态（SOC）进行估算和分析。试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9%。