目录
- 效果一览
- 程序获取
- 程序内容
- 研究内容
- 基于BP神经网络的锂电池健康状态估计研究
- 摘要
- 关键词
- 1. 引言
- 1.1 研究背景
- 1.2 研究意义
- 1.3 研究目标
- 2. 文献综述
- 2.1 锂电池SOH估计理论基础
- 2.2 传统SOH估计方法
- 2.3 基于BP神经网络的SOH估计研究进展
- 2.4 研究空白与创新点
- 3. BP神经网络原理
- 3.1 BP神经网络结构
- 3.2 BP神经网络学习算法
- 3.3 BP神经网络应用于SOH估计的适用性
- 4. 基于BP神经网络的锂电池SOH估计实现
- 4.1 数据采集与预处理
- 4.2 输入特征选取
- 4.3 网络模型搭建
- 4.4 网络模型训练与验证
- 5. 实验与分析
- 5.4 不足与改进措施
- 6. 结论与展望
- 6.1 研究结论
- 6.2 未来研究方向
- 参考文献
- 代码分享
效果一览
程序获取
获取方式一:文章顶部资源处直接下载:【锂电池SOH估计】BP神经网络锂电池健康状态估计,锂电池SOH估计(Matlab完整源码和数据)
获取方式二:订阅电池建模专栏获取电池系列更多文件。
程序内容
1.【锂电池SOH估计】BP神经网络锂电池健康状态估计,锂电池SOH估计(Matlab完整源码和数据)
2.数据集:NASA数据集,已经处理好&