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IPOA-BP神经网络锂电池SOH估算
被引量：
2
1
作者
赵辉
朱文彬
+1 位作者
岳有军
王红君
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023年第10期255-262,共8页
为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后...
为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后的POA算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优。将所提算法与BP神经网络、粒子群优化算法(PSO)结合BP神经网络、POA算法结合BP神经网络方法进行比较,仿真结果表明:所提方法的均方根误差更小,决定系数更高,具有更好的实际应用价值。
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关键词
锂离子电池
健康状态
改进鹈鹕优化算法
BP神经网络
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职称材料
题名
IPOA-BP神经网络锂电池SOH估算
被引量：
2
1
作者
赵辉
朱文彬
岳有军
王红君
机构
天津理工大学电气工程与自动化学院、天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023年第10期255-262,共8页
基金
天津市自然科学基金重点项目(08JCZDJC18600)
天津市教委重点基金项目(2006ZD32)。
文摘
为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后的POA算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优。将所提算法与BP神经网络、粒子群优化算法(PSO)结合BP神经网络、POA算法结合BP神经网络方法进行比较,仿真结果表明:所提方法的均方根误差更小,决定系数更高,具有更好的实际应用价值。
关键词
锂离子电池
健康状态
改进鹈鹕优化算法
BP神经网络
Keywords
lithium-ion battery
state of health
improved pelican optimization algorithm
BP neural network
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
IPOA-BP神经网络锂电池SOH估算
赵辉
朱文彬
岳有军
王红君
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023
2
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