摘要：针对电传动车辆用动力电池组荷电状态（SOC）非线性强、普通神经网络模型预测精度低的问题,提出利用粒子群优化神经网络权值和阈值的预测方法,建立基于该方法的BP神经网络电池SOC训练模型。为克服粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,用混沌变量初始化粒子位置,采用可避免粒子高度聚集的算法,提高模型的预测精度。仿真结果表明,使用该方法估算电池的SOC更具快速性、准确性和稳定性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/95200X/201212/42422255.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）