【摘 要】
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为破解目前电动汽车用电池剩余电量准确预测这一难题,在对影响电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算结果的相关因素分析基础上,建立一种用于电动汽车电池SOC预测的反向传播(BP)
【机 构】
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无锡开放大学科研与质量控制处,苏州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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无锡市社会事业领军人才资助项目(WX5302017026)
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为破解目前电动汽车用电池剩余电量准确预测这一难题,在对影响电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算结果的相关因素分析基础上,建立一种用于电动汽车电池SOC预测的反向传播(BP)神经网络模型,首次提出蝙蝠-粒子群算法优化训练BP神经网络.仿真实验结果表明:该方法能方便、快速、准确地实现对电动汽车动力电池SOC预测,提高电动汽车动力电池的能量效率,延长动力电池的使用寿命,对于电动汽车的推广应用与发展具有较好的指导价值.
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