基于自适应遗传算法和BP神经网络的电池容量预测

• 作者: 冯楠 王振臣 胖莹
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 电池容量 BP网络 自适应遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 546-549
• 页数: 4页
• 分类号: TB971
• 字数: 3158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2012.06.15

摘要

应用BP神经网络建立了电池模型,并应用自适应遗传算法对其权值阈值进行了优化,最后利用MATLAB编写了其仿真程序进行多组数据的测试,结果与纯BP网络和GA-BP网络进行了对比.结果表明,AGABP网络具有训练时间短、精度高的特点,对电池任一状态下的剩余容量预测均有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振臣	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	44	233	10.0	13.0
2	胖莹	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	4	35	3.0	4.0
3	冯楠	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	3	21	2.0	3.0