遗传算法优化BP网络的锂电池剩余容量预测

• 作者: 谢文强
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 容量预测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 35-37,40
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文

摘要

为了有效地对锂电池剩余容量进行预测,在分析了BP神经网络对剩余容量模型非线性回归基础上,针对BP算法预测迭代速度慢且易出现局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的算法.遗传算法具有较强劲的全局搜索能力,将其应用到BP神经网络的参数寻优当中,可以寻找到BP网络的最优参数.将该模型应用于锂离子电池剩余容量的预测,并将生成的模型与单独使用BP神经网络的预测模型比较.仿真结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络剩余容量预测的精准度高于单独使用BP网络剩余容量预测的精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢文强		1	0	0.0	0.0