目錄
- 效果一覽
- 程序獲取
- 程序內容
- 研究內容
- 基于BP神經網絡的鋰電池健康狀態估計研究
- 摘要
- 關鍵詞
- 1. 引言
- 1.1 研究背景
- 1.2 研究意義
- 1.3 研究目標
- 2. 文獻綜述
- 2.1 鋰電池SOH估計理論基礎
- 2.2 傳統SOH估計方法
- 2.3 基于BP神經網絡的SOH估計研究進展
- 2.4 研究空白與創新點
- 3. BP神經網絡原理
- 3.1 BP神經網絡結構
- 3.2 BP神經網絡學習算法
- 3.3 BP神經網絡應用于SOH估計的適用性
- 4. 基于BP神經網絡的鋰電池SOH估計實現
- 4.1 數據采集與預處理
- 4.2 輸入特征選取
- 4.3 網絡模型搭建
- 4.4 網絡模型訓練與驗證
- 5. 實驗與分析
- 5.4 不足與改進措施
- 6. 結論與展望
- 6.1 研究結論
- 6.2 未來研究方向
- 參考文獻
- 代碼分享
效果一覽
程序獲取
獲取方式一:文章頂部資源處直接下載:【鋰電池SOH估計】BP神經網絡鋰電池健康狀態估計,鋰電池SOH估計(Matlab完整源碼和數據)
獲取方式二:訂閱電池建模專欄獲取電池系列更多文件。
程序內容
1.【鋰電池SOH估計】BP神經網絡鋰電池健康狀態估計,鋰電池SOH估計(Matlab完整源碼和數據)
2.數據集:NASA數據集,已經處理好&