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基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOC估计.pdf
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基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOC估计.pdf
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为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性，更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC)，以纯电动汽车动力锂电池为研究对象，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电
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采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。
基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的锂离子电池SOC估计
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压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。
GA-BP_GA-BP神经网络_matlab神经网络_matlab_
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基于MATLAB的GA-BP神经网络代码实现
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