【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;

2 部分代码

close all;
clear all;
load('B0007')
cycles1 = B0007.cycle; % 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。

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