基于遗传算法的Elman神经网络在镍氢电池容量预测中的应用

• 作者: 张秀玲 朱春颖
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 镍氢电池 剩余容量 ELman网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与动态
• 页码范围: 100-102
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2009.04.030

摘要

为了准确地对镍氢电池荷电状态进行预测,在分析影响镍氢电池剩余容量的多种因素的基础上,综合国内外常用的预测镍氢电池的几种方法,采用ELman网络对镍氢电池容量预测建立模型并用遗传算法对其初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明:该网络不仅局部泛化能力好,而且收敛速度快.证明该网络对MH-Ni电池剩余容量的预测是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秀玲	燕山大学电气工程学院	65	530	12.0	20.0
2	朱春颖	燕山大学电气工程学院	2	6	2.0	2.0