基于神经网络的动力电池荷电状态的预测
PREDICTION OF THE STATE OF CHARGE OF NI/MH BATTERY BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK作者机构：北京理工大学化工与环境学院北京100081
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2007年第24卷第9期
页 面：102-104页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：介绍了一种将电池对脉冲电流信号的响应参数作为人工神经网络的输入来预测电池SOC(state of charge)的方法。网络的输出为SOC,网络的输入为电池对脉冲电流的响应参数。结果表明,用这种方法来预测SOC其预测精度能达到在电动车上应用的要求。
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