文件名称:
基于 AFSA-ＲBF 神经网络的电动汽车动力 电池 SOC 预测
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文件大小: 361kb
下载次数: 0
上传时间: 2018-06-24
详细说明： 传统的电池荷电状态( State of Charge，SOC) 估计方法是基于精确的数学模型， 它依赖于大量的 建模假设和经验参数，故模型预测 SOC 精度是有限的; 为了提高动力电池 SOC 预测的精度，提出利用人工鱼 群算法( Artificial Fish Swarm Algorithm， AFSA) 优化径向基神经网络( ＲBF) 对 SOC 进行预测，解决了 ＲBF 网 络参数选择的不确定性; 仿真实验结果表明: 方法能方便、 快速、 准确地实现对 SOC 的预测， 且具有实际使用 价值
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