基于遗传算法的Elman神经网络在镍氢电池容量预测中的应用

摘要：

为了准确地对镍氢电池荷电状态进行预测,在分析影响镍氢电池剩余容量的多种因素的基础上,综合国内外常用的预测镍氢电池的几种方法,采用ELman网络对镍氢电池容量预测建立模型并用遗传算法对其初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明:该网络不仅局部泛化能力好,而且收敛速度快.证明该网络对MH-Ni电池剩余容量的预测是有效的.

关键词：镍氢电池、剩余容量、ELman网络、遗传算法

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：燕山大学博士基金资助项目B70

在线出版日期：2009-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：100-102