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遗传算法估计soc

于 2022-05-27 发布 文件大小:1.04 kB
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代码说明:

使用遗传算法对电池soc估计.RBF 神经网络法有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,具有很强的鲁棒性和记忆能力,且学习规则简单、学习能力强大,便于计算机实现。但如何合理确定网络的结构和参数,目前尚未有系统的规律可循,网络的逼近性能因此受到影响。GA 借鉴了自然界遗传中适者生存法则,在问题空间进行全局并行、随机的搜索优化,使得种群全局最优的收敛。与传统算法相比,GA 训练神经网络无需先验知识,而且对初始参数不敏感,不会陷入局部最小点。所以具有全局搜索能力的 GA 可以对RBF 神经网络进行优化,寻找到最优的网络结构和参数,保证最佳的网络性能。

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