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公开(公告)号：CN111208437A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010134959.X
申请日：2020-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种动力电池融合建模方法，其对各模型在各环境下的精度分析，确立相应的模型权值，并通过神经网络来体现模型融合规则，最大化利用各模型的优点，能够实现复杂工况下动力电池电压的高精度预测。使用神经网络来表现模型融合的规则，既能体现各模型在不同工作环境下的优劣，也无需存储多种复杂工况下的权值信息，进行复杂的查表寻找，极大地降低了硬件需求，减小了计算量，并提高了实时性。
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