《基于布谷鸟搜索优化神经网络的锂电池荷电状态预测》

技术简介：

锂电池荷电状态(SOC)的预测是电动汽车锂电池管理系统中最为关键的技术之一;为实现对SOC的高精度的预测,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(CS)优化的误差反向传播(BP)神经网络的锂电池SOC预测方法,该方法的核心难点之一,在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而可以改善易陷入局部最优的情况,减小算法对初始值的依赖;Matlab仿真结果表明,CS-BP神经网络算法的均方根误差值比BP算法的均方根误差值平均降低了0.010 6,CS-BP算法具有更高的预测精度和极强的泛化性能。

研发人员：陆佳伟;佘世刚;魏新尧;王雪砚;朱雅;