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基于優化深度信念網絡的鋰離子電池SOC預測方法

971   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 21:06:47
本發明提供一種基于優化深度信念網絡的鋰離子電池SOC預測方法，該方法以鋰離子電池電壓、電流歸一化后的數據為Re?DBN預測模型的輸入，利用量子遺傳(QGA)算法優化Re?DBN預測結果，得到最優SOC為輸出，采用深度信念網絡(DBN)訓練鋰離子電池SOC預測模型，并針對所述的鋰離子電池SOC預測模型的網絡深度問題，基于深度信念網絡模型中每層RBM訓練的重構誤差(Rerror)，建立一種優化深度信念網絡(Re?DBN)預測模型，利用QGA算法自動尋優，得到每個Re?DBN預測模型輸出SOC值的權值，得到最優SOC預測結果。以提高鋰離子電池SOC預測預測模型的自主學習和預測能力，并提高鋰離子電池SOC預測的準確性。
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“基于優化深度信念網絡的鋰離子電池SOC預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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