一种基于状态转移优化RBF神经网络的
锂电池SOC估算方法。本发明公开了一种基于状态转移优化RBF神经网络的锂电池SOC估算方法，它涉及到电动汽车技术领域。其中，该方法包括：(1)采集离线训练样本数据，对所有训练样本进行归一化处理；(2)建立基于RBF神经网络的锂电池SOC估算模型；(3)采用STA优化算法对所建立的RBF神经网络模型进行优化；(4)保存训练好的RBF网络结构以及各参数值，将训练好的RBF网络用于
磷酸铁锂电池SOC的估算；本发明可以准确的估算锂电池SOC，具有估算精度高、可靠性强、估算模型简单等特点，可广泛应用于电动汽车
动力电池技术领域。
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“基于状态转移优化RBF神经网络的锂电池SOC估算方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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