便携式医疗设备的发展离不开安全高效的电池。精准预测锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)可以极大提高电池的可靠性,这对便携式医疗设备来说具有重要意义。针对BP神经网络算法对初始权值和阈值依赖程度高,容易陷入局部最小值等问题...便携式医疗设备的发展离不开安全高效的电池。精准预测锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)可以极大提高电池的可靠性,这对便携式医疗设备来说具有重要意义。针对BP神经网络算法对初始权值和阈值依赖程度高,容易陷入局部最小值等问题,该文采用北方苍鹰算法来优化BP神经网络,并测试了医疗设备在不同的环境温度(4、24、43℃)条件下,18650型锂电池的数据。实验结果表明,北方苍鹰算法能够在不同的温度环境下显著提高BP神经网络的预测精度,实现对电池荷电状态的精准有效预测。展开更多
文摘便携式医疗设备的发展离不开安全高效的电池。精准预测锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)可以极大提高电池的可靠性,这对便携式医疗设备来说具有重要意义。针对BP神经网络算法对初始权值和阈值依赖程度高,容易陷入局部最小值等问题,该文采用北方苍鹰算法来优化BP神经网络,并测试了医疗设备在不同的环境温度(4、24、43℃)条件下,18650型锂电池的数据。实验结果表明,北方苍鹰算法能够在不同的温度环境下显著提高BP神经网络的预测精度,实现对电池荷电状态的精准有效预测。
