【摘 要】
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为有效地对电动车蓄电池的剩余容量SOC进行预测,引入了人工神经网络BP改进算法的Levenberg-M arquardt(LM)算法;建立了基于镍氢电池的神经网络模型;实现了对镍氢电池充放电过
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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为有效地对电动车蓄电池的剩余容量SOC进行预测,引入了人工神经网络BP改进算法的Levenberg-M arquardt(LM)算法;建立了基于镍氢电池的神经网络模型;实现了对镍氢电池充放电过程中任一状态下的剩余容量的预测。结果表明,通过该网络模型可以方便快速的得到电池的SOC值,所得结果满足要求,为电池管理系统提供了一种新的电池SOC的预测方法。
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