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电荷状态（SOC）是电池剩余容量至关重要的评估指标。需要进行精确的社会估计对于确保锂离子电池的安全功能并防止过载和过度耗尽非常重要。但是，可再生能源的独立应用已成为确定锂离子电池SOC确切能力的关键问题。为了估算随着时间的推移能力，电池管理系统计算了锂离子电池的SOC。这允许实施智能控制系统。本文在估计电池SOC中的后退传播（BP）神经网络（BP）神经网络（NN）的限制和弱点之后，介绍了SOC电池估算的增强径向基础功能（RBF），例如趋势速度缓慢，概括较差，并且可以提高网络的准确性，但需要时间才能进行时间。实时使用实验数据训练增强的RBF。将经过训练的SOC的NN与实际值进行了比较，MATLAB用于模拟评估其准确性的方法。
分析人工神经>锂离子电池的电荷状态
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