[发明专利]基于SA-BP神经网络的电池SOH预测优化方法

摘要

本发明的采用模拟退火算法SA对BP神经网络进行优化即SA‑BP神经网络优化算法对电池SOH值进行预测的方法，从数据库将原始数据导入至Hadoop大数据集群下的HBase数据库，通过Spark内存计算框架对存入的数据集进行数据预处理；对处理后的数据使用线性函数转换方法，进行数据标准化处理，使数据落入一个小的特定区间，消除数据量纲的影响；构建BP神经网络预测模型，确定其传递函数和参数，作为算法优化的基础；使用SA算法得到全局最优解，再使用全局最优解进行BP神经网络预测电池SOH值。本发明通过SA算法对BP神经网络进行优化，基于SA算法优化BP神经网络能够获取全局最优解，并提高电池SOH估算精度。