论文摘要
为了有效地对锂电池剩余容量进行预测,在分析了BP神经网络对剩余容量模型非线性回归基础上,针对BP算法预测迭代速度慢且易出现局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的算法。遗传算法具有较强劲的全局搜索能力,将其应用到BP神经网络的参数寻优当中,可以寻找到BP网络的最优参数。将该模型应用于锂离子电池剩余容量的预测,并将生成的模型与单独使用BP神经网络的预测模型比较。仿真结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络剩余容量预测的精准度高于单独使用BP网络剩余容量预测的精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢文强
关键词: 锂离子电池,容量预测,神经网络,遗传算法
来源: 仪表技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 中煤科工集团西安研究院有限公司
基金: 中煤科工集团西安研究院有限公司科技创新基金项目(2016XAYPT05)
分类号: TM912
DOI: 10.19432/j.cnki.issn1006-2394.2019.01.010
页码: 35-37+40
总页数: 4
文件大小: 946K
下载量: 287
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