【摘 要】
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镍镉电池组作为移动电源对于现代军民用品是必不可少的.为了能够有效的提高镍镉电池寿命的预测精准度,在建立BP神经网络的电池寿命预测模型的基础上,运用差分进化算法(DE)优
【机 构】
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广西科技大学电气与信息工程学院,大连理工大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71801196),中国博士后科学基金项目(2018M631606)资助.
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镍镉电池组作为移动电源对于现代军民用品是必不可少的.为了能够有效的提高镍镉电池寿命的预测精准度,在建立BP神经网络的电池寿命预测模型的基础上,运用差分进化算法(DE)优化BP神经网络连接的初始权值与阈值.预测结果表明:该改进的预测模型有较高的预测精度,误差控制在5%以内,有效地提高了BP神经网络的收敛速度,符合现实中镍镉电池实际运行的特性,对提高电池寿命评估的时效性和精确性具有重要的意义.
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