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基于MPSO-LM算法的车用电池组SOC预测
1
作者
王爱华
heng hock lee
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1104-1107,共4页
在对车用氢镍电池组进行了不同工况和温度下的充放电实验,获取了大量能真实反映电池动态行为和特征的实验数据的基础上,建立了一个Back-propagation神经网络的车用动力电池组的仿真模型,实现对电池SOC的预测。为提高BP算法的训练速度和...
在对车用氢镍电池组进行了不同工况和温度下的充放电实验,获取了大量能真实反映电池动态行为和特征的实验数据的基础上,建立了一个Back-propagation神经网络的车用动力电池组的仿真模型,实现对电池SOC的预测。为提高BP算法的训练速度和估算精度,设计了一种将改进粒子群算法(MPSO)与Leyenberg-Marquardt(LM)算法组合使用的混合算法(MPSO-LM)用于优化训练BP神经网络。仿真结果表明,所提议的MPSO-LM算法比BP算法更有效,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。测试结果中97%数据达到5%的误差或更小。
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关键词
氢镍电池组
SOC
BP神经网络
MPSO-LM算法
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职称材料
题名
基于MPSO-LM算法的车用电池组SOC预测
1
作者
王爱华
heng hock lee
机构
南京工业职业技术学院电气与自动化系
普度大学工程学院
出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1104-1107,共4页
文摘
在对车用氢镍电池组进行了不同工况和温度下的充放电实验,获取了大量能真实反映电池动态行为和特征的实验数据的基础上,建立了一个Back-propagation神经网络的车用动力电池组的仿真模型,实现对电池SOC的预测。为提高BP算法的训练速度和估算精度,设计了一种将改进粒子群算法(MPSO)与Leyenberg-Marquardt(LM)算法组合使用的混合算法(MPSO-LM)用于优化训练BP神经网络。仿真结果表明,所提议的MPSO-LM算法比BP算法更有效,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。测试结果中97%数据达到5%的误差或更小。
关键词
氢镍电池组
SOC
BP神经网络
MPSO-LM算法
Keywords
Ni-MH battery pack SOC BP neural network MPSO-LM algorithm
分类号
TM912.2 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MPSO-LM算法的车用电池组SOC预测
王爱华
heng hock lee
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2009
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