电动汽车的电池管理系统（Battery Management System, BMS）是电动汽车的核心技术之一，主要负责监测和管理电池的状态，其中最重要的一项就是电池的荷电状态（State of Charge, SOC）。SOC 是衡量电池剩余电量的一个指标，对于电动汽车的行驶里程预测、充电策略制定以及电池健康状态评估至关重要。传统的SOC估算方法依赖于精确的数学模型，例如电化学模型或电路模型，但这些模型往往需要大量假设和经验参数，导致预测精度有限。
本文提出了基于人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）优化的径向基函数神经网络（Radial Basis Function Network, RBF）来预测电动汽车动力电池的SOC。RBF神经网络是一种非线性映射模型，因其在处理非线性问题上的优势而被广泛应用于各种预测和识别任务。然而，RBF网络的参数选取直接影响其预测性能，存在一定的不确定性。人工鱼群算法则是一种优化算法，模拟了鱼群在寻找食物过程中的行为，能够全局搜索最优解，从而解决RBF网络参数选择的问题。
在该研究中，AFSA优化的RBF网络模型不仅考虑了电池的放电特性，还考虑了电池温度这一关键影响因素，将其作为网络输入的一部分，提高了模型的预测精度。通过对比实验，该方法在不同放电倍率下都能准确、快速地预测电池的SOC，显示出了实际应用的价值。
电动汽车的普及和发展受到了能源危机和环保需求的推动，因此，提升电池管理技术，尤其是提高SOC预测的准确性，对于电动汽车的性能优化、安全性和续航里程的提升具有重要意义。这种方法的应用克服了传统方法在复杂工况下泛化性能不足的缺点，有望在实际电动汽车电池管理系统中得到广泛应用。
该研究结合了机器学习的先进方法（RBF神经网络）与自然现象启发的优化算法（AFSA），为电动汽车电池的SOC预测提供了一种更有效、更适应复杂环境的解决方案。这种技术的进步将有助于推动新能源汽车行业的科技进步和可持续发展。
