【摘 要】
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为提高纯电动汽车电池模型参数的估计精度,本文提出一种基于小波神经网络的锂电池建模方法.该模型首先建立小波神经网络的拓扑结构.然后通过实验获得网络权值,并对训练样本进行参数评估.最后,通过同一环境的另一组工况下获得的数据验证模型的可靠性和准确性.仿真结果表明该模型能够较为准确的表征锂电池性能参数之间的关系,具有较高的精度.
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027
【出 处】
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第15届中国系统仿真技术及其应用学术会议
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为提高纯电动汽车电池模型参数的估计精度,本文提出一种基于小波神经网络的锂电池建模方法.该模型首先建立小波神经网络的拓扑结构.然后通过实验获得网络权值,并对训练样本进行参数评估.最后,通过同一环境的另一组工况下获得的数据验证模型的可靠性和准确性.仿真结果表明该模型能够较为准确的表征锂电池性能参数之间的关系,具有较高的精度.
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