本發明提供了一種基于自適應隱藏層BP神經網絡的鋰電池狀況預測方法,屬于鋰電池技術領域。該方法將充電時間引入了BP神經網絡的訓練,提高了鋰電池SOH估計的精度;利用隱藏層自適應設置建立精確的神經網絡模型,使網絡在數據集變化的情形下快速且精確地實現了鋰電池SOH預測,所提方法具有應用范圍廣、預測精度高、跟蹤性強等優點,同時降低了傳統BP神經網絡對網絡初始結構設置的依賴,有效提高了模型的準確性。
聲明:
“基于自適應隱藏層BP神經網絡的鋰電池狀況預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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