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为了提高荷电状态(state-of-charge,SOC)估计精度,提出一种基于元素注意门的电池荷电状态递归神经网络,为输入向量的每个特征元素分配不同的重要程度,验证并分析不同神经元数量和隐藏层层数下的测试结果,利用确定的最优参数设置进行不同温度下的电池SOC估算,在不同电池特征参数下对SOC估计任务的重要性进行可视化分析。相同数据集的SOC估计精度表明,提出的网络模型在SOC估计任务中精度有明显提升。 相似文献
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