AFSA-ＲBF神经网络在电动汽车SOC预测中的应用

"基于AFSA-RBF神经网络的电动汽车动力锂电池SOC预测方法，通过人工鱼群算法优化RBF神经网络，提升预测准确性" 电动汽车电池的荷电状态（State of Charge，SOC）是评估电池剩余电量的关键指标，对于电动汽车的运行管理和安全性至关重要。传统的方法依赖于精确的数学模型来估计SOC，但这些模型往往需要大量假设和经验参数，导致预测精度受限。为了解决这一问题，研究者提出了结合人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）和径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBF）的预测方法。 人工鱼群算法是一种启发式优化算法，模拟了鱼类群体的行为，用于搜索最优解。在本研究中，AFSA被用来优化RBF神经网络的参数选择，解决了RBF网络参数不确定性的难题。RBF神经网络因其快速收敛和高精度的特性，常用于非线性系统的建模和预测。AFSA的引入能够有效搜索到更优的网络参数，进一步提高预测的精度和效率。 在仿真实验中，该方法展示了良好的性能，能方便、快速且准确地预测电池的SOC，证明了其在实际应用中的价值。这对于电动汽车的动力电池管理系统（BMS）设计和电池寿命的预测具有重要意义。通过准确预测SOC，可以有效防止电池过充或过放，保证电池的稳定运行，延长其使用寿命，同时提高电动汽车的能量利用率。 电动汽车的广泛推广与使用依赖于电池技术的进步，尤其是电池状态管理技术。由于电池系统的复杂性和非线性特性，建立精确的模型一直是个挑战。本文提出的AFSA-RBF组合提供了一种新的解决方案，有望在未来的电池管理系统中得到应用，为电动汽车的智能化和可持续发展贡献力量。 关键词：电动汽车电池；荷电状态预测；径向基神经网络；人工鱼群算法 中图分类号：U467.3 文献标志码：A 文章编号：1672-058X(2016)05-0006-05