[发明专利]基于演化神经网络的电池SOC预测方法有效
| 申请号： | 202010669743.3 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111896874B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 彭静;石涛;郭肇禄;尹宝勇;张文生 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/36;G01R31/387 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 341000 江西省赣*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于演化神经网络的电池SOC预测方法。本发明利用改进的和声搜索算法来求解神经网络的参数，然后利用得到的神经网络来建立电池SOC的预测模型。在改进的和声搜索算法中，首先挑选出适应值比较优秀的个体组成创作灵感集合，然后利用创作灵感集合来生成混合和声旋律，再利用混合和声旋律来加快算法的收敛速度，从而提升电池SOC的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 演化 神经网络 电池 soc 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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