【摘 要】
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电池监控是电动汽车安全行驶的必要手段,电池的荷电状态(State of Charge,SOC)则是衡量电动汽车安全性能的直接指标。针对锂离子电池的非线性特性,设计一种基于深度学习的长
【机 构】
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陕西科技大学机电工程学院,西安冠通数源电子有限公司,西安应用光学研究所
【基金项目】
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咸阳市二○一八年科学技术研究计划项目(2018k02-16)
论文部分内容阅读
电池监控是电动汽车安全行驶的必要手段,电池的荷电状态(State of Charge,SOC)则是衡量电动汽车安全性能的直接指标。针对锂离子电池的非线性特性,设计一种基于深度学习的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)SOC预测模型。通过MATLAB实验验证以及与其他算法的比较分析得出,该模型可以有效解决传统神经网络容易陷入局部最小值以及出现梯度消失、爆炸等问题,估算误差小于2%,具有较高的精度和应用前景。
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