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基于改进RBF神经网络训练算法的蓄电池SOC估算
被引量：
3
1
作者
陈玮匀
杨文伟
+2 位作者
陈俊江
胡永乐
覃团发
《现代电子技术》
北大核心
2018年第20期146-149,共4页
为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF...
为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF神经网络训练算法对蓄电池的电池剩余容量(SOC)估算平均误差达到2%,改进了估算精度的同时也提高了泛化能力并且减少了重复训练的次数。
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关键词
SOC估算
RBF神经网络
正则化
模糊控制
模拟退火算法
MATLAB
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职称材料
题名
基于改进RBF神经网络训练算法的蓄电池SOC估算
被引量：
3
1
作者
陈玮匀
杨文伟
陈俊江
胡永乐
覃团发
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西大学广西多媒体
通信
与网络技术重点实验室
润建通信股份有限公司
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第20期146-149,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61761007)
广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380222)~~
文摘
为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF神经网络训练算法对蓄电池的电池剩余容量(SOC)估算平均误差达到2%,改进了估算精度的同时也提高了泛化能力并且减少了重复训练的次数。
关键词
SOC估算
RBF神经网络
正则化
模糊控制
模拟退火算法
MATLAB
Keywords
SOC estimation
RBF neural network
regularization
fuzzy control
simulated annealing algorithm
Matlab
分类号
TN245-34 [电子电信—物理电子学]
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
操作
1
基于改进RBF神经网络训练算法的蓄电池SOC估算
陈玮匀
杨文伟
陈俊江
胡永乐
覃团发
《现代电子技术》
北大核心
2018
3
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