发明专利已授权

基于演化神经网络的电池SOC预测方法

📄 申请号：CN202010669743.3 📄 发布日：2026/01/15

著录项目信息

申请日

2020-07-13

公开号

CN111896874B

公开日

2023-05-02

申请人

江西理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_36 , G01R31_387 ,

技术画像

所属领域

电池管理电池管理人工智能算法神经网络

应用场景

电池管理系统, 电动汽车, 储能系统, 能源管理

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摘要

本发明公开了一种基于演化神经网络的电池SOC预测方法。本发明利用改进的和声搜索算法来求解神经网络的参数，然后利用得到的神经网络来建立电池SOC的预测模型。在改进的和声搜索算法中，首先挑选出适应值比较优秀的个体组成创作灵感集合，然后利用创作灵感集合来生成混合和声旋律，再利用混合和声旋律来加快算法的收敛速度，从而提升电池SOC的预测精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于精英差分演化的图像配准方法

当前第 / 件

一种房屋装修用饰面板折弯设备

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

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