简介：摘要：为精准地对锂电池荷电状态（SOC）作出估计，本文基于平滑因子引入以及神经网络提出了优化后的一种锂电池SOC估计方法。在RBF神经网络中，我们综合运用了黄金分割优选法以及模糊C均值聚类算法，以明确最佳隐含层神经元个数以及径向基中心。同时，以遗传算法来优化计算该方法体系中的高斯核函数宽度还有连接权值，以更好地明确RBF神经网络结构及其初始参数。在神经网络模型中，我们将放电容量纳入一个平滑因子，使RFB网络能够对锂离子电池非线性表现出较好的拟合能力。根据实验总结的锂离子电池数据，对本文所提方法加以仿真，得知优化后锂电池SOC达到了更高的估计精度。
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