基于混沌免疫进化网络的电池荷电状态预测

被引：6

作者：

程博 ^{[1
]}

韩琳 ^{[2
]}

郭振宇 ^{[3
]}

王军平 ^{[3
]}

曹秉刚 ^{[3
]}

机构：

[1] 长安大学工程机械学院

[2] 西安工程大学

[3] 西安交通大学机械学院机电系

来源：

系统仿真学报 | 2008年 / 11期

关键词：

电动汽车; 荷电状态; 免疫进化; 混沌优化; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

U463.63 [电源系统];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程];

摘要：

在电动汽车运行过程中,常规方法难以准确预测电池的荷电状态,提出利用偏最小二乘回归分析影响电池荷电状态的诸多因素,选择端电压、电压一阶导数、电压二阶导数、放电电流以及电池温度作为神经网络的输入,以荷电状态作为输出,然后采用混沌免疫进化规划算法训练前馈神经网络预测电池荷电状态。在变功率运行工况下,通过仿真试验对比镍氢电池组实际荷电状态的和预测的荷电状态,验证神经网络预测的精度在5%以内。

引用

页码：2889 / 2892

页数：4

共 4 条

[1]

基于免疫遗传算法的多层前向神经网络设计 [J].