【BP预测】基于BP神经网络实现锂电池健康状态预测含Matlab源码

【BP预测】基于BP神经⽹络实现锂电池健康状态预测含

Matlab源码

1 简介

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之⼀;

神经网络预测

2 部分代码

close all;

clear all;

load('B0007')

cycles1 = le; % 保存步骤数组到新变量

counter = 0;

counter1 = 0;

output=net(input);

prediction=mapminmax('reverse',output,ps2);

SOH=prediction;

input2=mapminmax('apply',p_t2,ps1);%应⽤之前的种⼦归⼀化output2=net(input2);

prediction2=mapminmax('reverse',output2,ps2);

SOH2=prediction2;

% figure(1);

% plot(t_t,'*r')

% hold on

% plot(SOH,'-')

% legend('训练数据','BP预测训练数据')

% xlabel('锂电池充放电次数');

% ylabel('锂电池健康状态SOH');

figure(3);

plot(t_t2,'-*r')

hold on

plot(SOH2,'-b')

legend('被预测数据','BP预测值')

xlabel('锂电池充放电次数');

ylabel('锂电池健康状态SOH');

title('电池健康状态变化曲线')

3 仿真结果

4 参考⽂献

[1]魏新尧, 佘世刚, 容伟，等. 基于布⾕鸟算法优化BP神经⽹络的锂电池健康状态预测[J]. 计算机测量与控制, 2021, 29(4):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经⽹络预测、信号处理、元胞⾃动机、图像处理、路径规划、⽆⼈机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引⽤⽹络⽂献，若有侵权联系博主删除。

本文发布于:2024-09-21 22:37:20，感谢您对本站的认可！

标签：预测代码神经状态博主优化问题步骤

留言与评论（共有 0 条评论）