[发明专利]一种基于神经网络的电池功率状态预测方法和系统在审
| 申请号： | 202310065261.0 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN115983134A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 丁祖军;胡代明;温文潮;郭仁威;苏姣月;周孟雄;章浩文;纪捷;陈帅;黄佳惠;赵环宇;杜董生;刘树立;孙娜;夏奥运;王文杰 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06F119/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223003 江苏省淮*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的电池功率状态预测方法和系统，所述方法步骤如下：建立针对同类电池历史实验数据的少样本的新电池功率状态预测与预测修正系数的广义神经网络预测模型；根据得到的广义回归神经网络预测模型，利用DSA算法优化上述模型；根据优化后的模型得出电池功率状态预测结果；根据得到的电池功率状态预测结果，对车辆的能源分配进行智能调控。本发明通过使用GRNN神经网络预测模型，能够通过实验室短期数据对电池功率状态进行预测，为车辆的能量分配等提供精确合理的数据支撑，具有泛化能力更好、寻优能力更强、不会陷入局部最优的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 电池 功率 状态 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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