| 用于电动汽车电池SOC预测的BP神经网络模型 | |
| 乔维德1; 凌兴宏2 | |
| 2018-05-22 | |
| 发表期刊 | 石家庄学院学报
 |
| ISSN | 1673-1972 |
| 摘要 | 为破解目前电动汽车用电池剩余电量准确预测这一难题,在对影响电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算结果的相关因素分析基础上,建立一种用于电动汽车电池SOC预测的反向传播(BP)神经网络模型,首次提出蝙蝠-粒子群算法优化训练BP神经网络.仿真实验结果表明:该方法能方便、快速、准确地实现对电动汽车动力电池SOC预测,提高电动汽车动力电池的能量效率,延长动力电池的使用寿命,对于电动汽车的推广应用与发展具有较好的指导价值. |
| 关键词 | 电动汽车 反向传播神经网络 蝙蝠-粒子群算法 荷电状态预测 |
| DOI | 10.13573/j.cnki.sjzxyxb.2018.03.006 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 无锡市社会事业领军人才资助项目(WX5302017026) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/139617 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 1.无锡开放大学科研与质量控制处 2.苏州大学计算机科学与技术学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 乔维德,凌兴宏. 用于电动汽车电池SOC预测的BP神经网络模型[J]. 石家庄学院学报,2018. |
| APA | 乔维德,&凌兴宏.(2018).用于电动汽车电池SOC预测的BP神经网络模型.石家庄学院学报. |
| MLA | 乔维德,et al."用于电动汽车电池SOC预测的BP神经网络模型".石家庄学院学报 (2018). |
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