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基于GA-LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的鋰離子電池預測研究
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作者:
作者單位:

海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院,海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院

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Research of Li-Ion Battery Prediction Based on GA-LM-BP Neural Network
Author:
Affiliation:

College of Electronic Engineering of Naval University of Engineering,College of Electronic Engineering of Naval University of Engineering

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    摘要:

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練學(xué)習速度慢、容易陷入局部極小值的缺陷,利用LM算法融合高斯-牛頓法和梯度下降法優(yōu)點(diǎn)的快速性,充分利用遺傳算法全局隨機搜索強的優(yōu)勢,構建了三層5-6-1型的GA-LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的初始權值和閥值,減少了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )陷入局部極小值的幾率。通過(guò)對鋰離子電池數據進(jìn)行了實(shí)驗,結果表明了該方法預測的有效性。

    Abstract:

    The training learning speed of BP neural network is slow, and is easy to fall into local minimum value, the paper uses LM algorithm fusion Gauss - Newton method and the quickness of gradient descent method advantages. It is global random search strong advantage by making full use of the Genetic Algorithm, to build the three layers of the type 5-6-1 - LM - structure of BP neural network. The GA optimizes the BP neural network's initial weights and thresholds, reduces the risk of BP neural network into a local minimum value. The results show the validity of the proposed method.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉愛(ài)軍,尹明.基于GA-LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的鋰離子電池預測研究計算機測量與控制[J].,2018,26(7):44-47.

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歷史
  • 收稿日期:2017-11-30
  • 最后修改日期:2017-12-11
  • 錄用日期:2017-12-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-07-26
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