针对传统方法在电动汽车锂电池荷电状态(State of Charge，SOC)预测中的局限和不足，提出了一种基于遗传神经网络的电池 SOC预测算法。该算法的整体方案首先给出了车载锂电池状态监测系统的软硬件实现，在该系统上以不同的放电倍率对磷酸铁锂电池进行了放电实验，获取了其放电过程中电压、电流和SOC的样本数据，然后利用遗传算法全局寻优能力对神经网络中的连接权值和阈值进行了优化，用实验所得的样本数据训练BP神经网络，根据训练好的神经网络对锂电池SOC进行了预测并将其与真实 SOC进行对比，以验证算法的可行
