本發明提供一種基于生物進化的鋰電池SOC估算方法,其特征在于:包括BP網絡神經模型、BP網絡神經算法、網絡樣本數據獲取、樣本數據的預處理、BP神經網絡結構設計、網絡估算SOC測試、GA遺傳算法、優化構架設計、優化后的網絡測試,利用所述GA遺傳算法來優化所述BP神經網絡的權值和閾值,其步驟為:a、確定網絡拓撲結構,b、確定遺傳算法參數及編碼,c、解碼得到權值和閾值,d、計算神經網絡的輸出并得到適應值,e、確定是否滿足終止條件,如果滿足終止條件就結束,如果不滿足終止條件,就經過遺傳算法選擇、變異、交叉產生新的群體再返回步驟c繼續訓練,該發明大大降低了鋰電池SOC估算的誤差。
聲明:
“基于生物進化的鋰電池SOC估算方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)