【摘 要】
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为有效地利用神经网络模型对电动汽车电池荷电状态(SOC)进行预测,在分析铅酸电池放电过程时变特性的基础上,提出采用电池放电过程的时变特性作为神经网络的输入,使得模型能更
【机 构】
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华南理工大学,广东省电动汽车研究重点实验室,广东,广州,510640
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为有效地利用神经网络模型对电动汽车电池荷电状态(SOC)进行预测,在分析铅酸电池放电过程时变特性的基础上,提出采用电池放电过程的时变特性作为神经网络的输入,使得模型能更好地反映电池动态特性。建立基于径向基函数神经网络,用于估计电池SOC.结果表明:采用时变特性输入可以有效地提高网络模型预测SOC的能力。
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