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刘小丽

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：重庆通信学院更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电池
  • 1篇学习机
  • 1篇锂离子
  • 1篇锂离子电池
  • 1篇离子
  • 1篇离子电池
  • 1篇极限学习机
  • 1篇荷电状态
  • 1篇SOC预测

机构

  • 1篇重庆通信学院

作者

  • 1篇李锐
  • 1篇刘溪
  • 1篇刘小丽

传媒

  • 1篇移动电源与车...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进极限学习机的锂离子电池SOC预测被引量：3
2016年
建立了基于极限学习机(ELM)神经网络的锂离子电池荷电状态(SOC)预测模型,并针对ELM神经网络初始权、阈值的随机性特点,采用GAPSO算法对ELM神经网络初始权值进行优化,提高了预测模型的精度。仿真表明,GAPSO-ELM神经网络比ELM神经网络预测精度有很大提高,较QPSO-BP神经网络最优解收敛速度更为迅速,在锂离子电池SOC预测方面具备了较强的实用性。
陈福光刘溪李锐刘小丽
关键词：极限学习机锂离子电池荷电状态
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共1页<1>
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