[发明专利]基于K均值聚类与Elman神经网络的锂电池容量在线预测方法有效
| 申请号： | 201910835244.4 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110687452B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 张登峰;李伟宸;徐凯;陆宝春 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G01R31/388;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明提出了一种基于 |
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| 搜索关键词： | 基于 均值 elman 神经网络 锂电池 容量 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于K均值聚类与Elman神经网络的锂电池容量在线预测方法，其特征在于：利用K均值聚类算法对实验获取的锂电池实际容量预测数据模型做聚类分析，引入模拟退火遗传算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，离线构建预测系统，实现精确地在线预测锂电池的实际容量。/n
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