重庆理工大学学报（自然科学版）
重慶理工大學學報（自然科學版）
중경리공대학학보（자연과학판）
Journal of Chongqing Institute of Technology
2015年
8期
61-64
,共4页
混合动力%SOC预测%BP神经网络%差分算法
混閤動力%SOC預測%BP神經網絡%差分算法
혼합동력%SOC예측%BP신경망락%차분산법
hybrid electric vehicle%SOC prediction%BP Neural Network%difference algorithm
针对当前混合动力汽车电池SOC(state of charge,SOC)预测精度不高的情况,将预测能力很强的BP神经网络应用于SOC预测之中,并采用差分进化算法,提出一种基于优化BP网络求解全局最优SOC的预测方法.预测结果表明:提出的算法预测精度在3％以内,具有较高的精度,能够满足实际需要.
針對噹前混閤動力汽車電池SOC(state of charge,SOC)預測精度不高的情況,將預測能力很彊的BP神經網絡應用于SOC預測之中,併採用差分進化算法,提齣一種基于優化BP網絡求解全跼最優SOC的預測方法.預測結果錶明:提齣的算法預測精度在3％以內,具有較高的精度,能夠滿足實際需要.
침대당전혼합동력기차전지SOC(state of charge,SOC)예측정도불고적정황,장예측능력흔강적BP신경망락응용우SOC예측지중,병채용차분진화산법,제출일충기우우화BP망락구해전국최우SOC적예측방법.예측결과표명:제출적산법예측정도재3％이내,구유교고적정도,능구만족실제수요.
