| 基于RBF神经网络的电池电解液密度预测 |
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| 引用本文： | 杜灵根,彭澎,王百杰.基于RBF神经网络的电池电解液密度预测[J].船电技术,2016,36(7):70-72. |
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| 作者姓名： | 杜灵根 彭澎 王百杰 |
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| 作者单位： | 武汉船用电力推进装置研究所,武汉,430064;武汉船用电力推进装置研究所,武汉,430064;武汉船用电力推进装置研究所,武汉,430064 |
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| 摘 要： | 为了对电池电解液密度进行预测,建立了RBF神经网络模型,用电池放电试验数据对其进行了训练和检验。利用训练后的神经网络模型进行了电池电解液密度的预测,预测值与实测值的最大误差值为0.022g/cm~3,均方根误差值为0.004 g/cm~3左右。结果表明,RBF神经网络方法可以满足预测精度要求,从而可用于建立电池剩余电量实时监测系统,降低电池维护工作量并延长电池的使用寿命。
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| 关 键 词： | 电池 RBF神经网络 径向基函数 电解液密度 SOC |
Prediction of the Density of Batteries Electrolyte Based on RBF Neural Network |
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| Du Linggen,Peng Peng,Wang Baijie.Prediction of the Density of Batteries Electrolyte Based on RBF Neural Network[J].Marine Electric & Electronic Technology,2016,36(7):70-72. |
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| Authors: | Du Linggen Peng Peng Wang Baijie |
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