【摘 要】
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指出了锂电池健康状态SOH(State of Health)是对锂电池监管的重要因素之一。运用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对锂电池健康进行了预测。将锂电池的容量退化数据作为神经网络的输入,经过该网络的传入层到隐藏层,再由隐藏层传输到传出层,进而实现了对锂电池老化数据进行预测,最后对结果进行了分析。结果表明:预测误差最大不超过0.02,因而循环神经网络对锂电池的健康具有较好的预测能力。
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指出了锂电池健康状态SOH(State of Health)是对锂电池监管的重要因素之一。运用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对锂电池健康进行了预测。将锂电池的容量退化数据作为神经网络的输入,经过该网络的传入层到隐藏层,再由隐藏层传输到传出层,进而实现了对锂电池老化数据进行预测,最后对结果进行了分析。结果表明:预测误差最大不超过0.02,因而循环神经网络对锂电池的健康具有较好的预测能力。
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