基于小波神经网络的航空蓄电池容量预测

• 作者: 刘勇智 刘聪
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 航空蓄电池 内阻 SOC 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1514-1516
• 分类号: TM912
• 字数: 1651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2011.12.013

摘要

为有效预测航空蓄电池的剩余容量,引入小波神经网络,建立了蓄电池内阻和SOC的小波网络模型,通过实验数据对小波网络模型进行训练,得到了用于内阻和SOC预测的小波网络,最后将小波网络的预测结果和BP网络的预测结果进行对比,结果表明小波网络比BP的预测精度要高,更适合用于航空蓄电池容量的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇智	空军工程大学工程学院	46	144	7.0	9.0
2	刘聪	空军工程大学工程学院	24	173	7.0	12.0