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基于改进RBF神经网络训练算法的蓄电池SOC估算  
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【英文篇名】 SOC estimation of battery based on improved RBF neural network training algorithm
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【作者】 陈玮匀; 杨文伟; 陈俊江; 胡永乐; 覃团发;
【英文作者】 CHEN Weiyun; YANG Wenwei; CHEN Junjiang; HU Yongle; QIN Tuanfa; School of Computer and Electronic Information; Guangxi University; Guangxi Key Laboratory of Multimedia Communications and Network Technology; Runjian Communication Incorporated Company;
【作者单位】 广西大学计算机与电子信息学院; 广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室; 润建通信股份有限公司;
【文献出处】 现代电子技术 , Modern Electronics Technique, 编辑部邮箱 2018年 20期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 SOC估算; RBF神经网络; 正则化; 模糊控制; 模拟退火算法; Matlab;
【英文关键词】 SOC estimation; RBF neural network; regularization; fuzzy control; simulated annealing algorithm; Matlab;
【摘要】 为了对基站铅酸蓄电池的剩余容量进行估算,在RBF神经网络训练算法中采用梯度下降法结合L1,L2正则化实现隐层节点数的选择。通过模糊控制思想提高泛化能力,引入模拟退火算法减少了需要重复训练的次数。Matlab仿真结果表明,通过改进的RBF神经网络训练算法对蓄电池的电池剩余容量(SOC)估算平均误差达到2%,改进了估算精度的同时也提高了泛化能力并且减少了重复训练的次数。
【英文摘要】 The selection for node number of the hidden layer is realized by adopting the gradient descent method in the RBF neural network training algorithm and combining with L1 and L2 regularization,so as to estimate the remaining capacity for the lead-acid battery of the base station. The fuzzy control idea is used to improve generalization capability. The simulated annealing algorithm is introduced to reduce times of repetition training. The results of the Matlab simulation show that the improved RBF neural netwo...
【基金】 国家自然科学基金项目(61761007); 广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380222)~~
【更新日期】 2018-11-05
【分类号】 TM912;TP183
【正文快照】 0引言蓄电池作为基站备用电源设备是供电系统的关键一环,针对通信基站蓄电池管理存在的问题,通过估算电池剩余容量(SOC)估计剩余放电时间,从而制定出最佳的应急发电调度方案。因此建立一种对基站蓄电池剩余容量估算的系统是十分必要的[1]。目前常用的SOC估算方法有:安时电流积?

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