【摘 要】
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电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)的最为重要的关键技术之一。为此,提出了一种基于改进型遗传算法(genetic
【基金项目】
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江西省教育厅立项课题(GJJ150678)
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电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)的最为重要的关键技术之一。为此,提出了一种基于改进型遗传算法(genetic algorithms,GA)的BP神经网络的锂离子电池SOC估计。利用MATLAB人工神经网络工具箱和谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱共同建立GA-BP神经网络模型,用于预测锂离子电池在任一状态下的SOC。经仿真实验表明,与经典的BP神经网络预测方法相比,基于改进型GA-BP
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