基于遗传算法的Elman神经网络在镍氢电池容量预测中的应用

张秀玲; 朱春颖

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基于遗传算法的Elman神经网络在镍氢电池容量预测中的应用

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为了准确地对镍氢电池荷电状态进行预测,在分析影响镍氢电池剩余容量的多种因素的基础上,综合国内外常用的预测镍氢电池的几种方法,采用ELman网络对镍氢电池容量预测建立模型并用遗传算法对其初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明:该网络不仅局部泛化能力好,而且收敛速度快.证明该网络对MH-Ni电池剩余容量的预测是有效的.

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来源
《工业仪表与自动化装置》 |2009年第4期|100-102|共3页
作者
张秀玲; 朱春颖;
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作者单位

燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;

燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
镍氢电池; 剩余容量; ELman网络; 遗传算法;

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