"基于熵权法和Elman神经网络相结合的储能系统SOC估计"
本文提出了一种基于熵权法（Entropy Weight Method，EWM）和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态估计方法。该方法解决了神经网络输入参数选择通常依靠经验的问题，使用熵权法计算储能系统运转参数的权重并排序，形成待评价特征集。通过Elman神经网络对不同输入特征参数进行仿真测试，挑选功效最优的一组特征集作为Elman神经网络的输入，使用思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）优化Elman神经网络初始权值和阈值，建立了基于EWM-MEA-Elman神经网络的储能系统SOC状态估计模型。
知识点一：熵权法（Entropy Weight Method，EWM）
熵权法是一种计算权重的方法，即根据参数的熵值来计算其权重，熵值越高，权重越高。熵权法可以解决神经网络输入参数选择的问题，使得模型更加准确。
知识点二：Elman神经网络
Elman神经网络是一种基于反馈连接的人工神经网络，可以模拟复杂系统的行为。Elman神经网络可以用来解决储能系统SOC状态估计问题，通过对不同输入特征参数进行仿真测试，挑选功效最优的一组特征集作为Elman神经网络的输入。
知识点三：思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）
思维进化算法是一种优化算法，可以用来优化Elman神经网络的初始权值和阈值，使得模型更加准确。
知识点四：储能系统SOC状态估计
储能系统SOC状态估计是指对储能系统电池荷电状态的估计，SOC状态是电池特性的关键参数。基于熵权法和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态估计方法可以提高预测精度和训练速度。
知识点五：神经网络模型
神经网络模型是一种机器学习算法，可以用来解决复杂问题。基于熵权法和Elman神经网络相结合的储能系统SOC状态估计模型可以为储能系统的应用提供了优秀的理论支持。
知识点六：机器学习
机器学习是一种人工智能技术，可以用来解决复杂问题。机器学习算法可以用来解决储能系统SOC状态估计问题，提高预测精度和训练速度。
知识点七：数据建模
数据建模是一种数据分析方法，可以用来解决储能系统SOC状态估计问题。数据建模可以用来建立储能系统SOC状态估计模型，提高预测精度和训练速度。
知识点八：专业指导
专业指导是一种技术指导，可以用来解决储能系统SOC状态估计问题。专业指导可以为储能系统的应用提供了优秀的理论支持。
