檢視一种基于改进的网格搜索和广义回归神经网络的锂离子电池健康状态估计方法的原始碼

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'''一种基于改进的网格搜索和广义回归神经网络的锂离子电池健康状态估计方法'''为了准确估计锂离子电池的健康状态，本项目提出了一种新的基于改进的网格搜索和广义回归神经网络的估计方法。首先，对数据集中的数据进行数据处理，并通过相关性[[分析]]方法，提取了有效的特征数据，包括电压、电流等。其次，提出了一种基于改进的[[网格]]搜索和广义回归神经网络的回归模型来估计电池的健康状态。最后，使用了两个锂离子电池<ref>[https://www.sohu.com/a/402122794_526255 锂离子电池的的原理、配方和工艺流程]，搜狐，2020-06-16 </ref>公共数据集来验证提出的估计方法。实验结果证明，与其他估计方法相比，该方法在准确性，泛化性能和可靠性方面具有优势。

==一、案例简介==

为了准确估计锂离子电池的[[健康]]状态，本项目提出了一种新的基于改进的网格搜索和广义回归神经网络的估计方法。首先，对数据集中的数据进行数据处理，并通过相关性分析方法，提取了有效的特征数据，包括电压、电流等。其次，提出了一种基于改进的网格搜索和广义回归神经网络<ref>[https://www.sohu.com/a/354729010_185201 一文搞懂神经网络] ，搜狐，2019-11-19</ref>的回归模型来估计电池的健康状态。最后，使用了两个锂离子电池公共数据集来验证提出的估计方法。实验结果证明，与其他估计方法相比，该方法在[[准确]]性，泛化性能和可靠性方面具有优势。

==二、技术要点==

本项目提出了一种新的SOH估计方法。首先，通过对[[数据]]集进行数据处理，并采用相关性分析的方法选择提取相关性较高的特征信息，大大减少了训练数据，然后建立了基于改进的网格搜索和广义回归神经网络模型（generalized regression neural network, GRNN）用于进行SOH估计，与其他方法相比，该方法大大缩短了训练时间，具有更强的泛化能力和更准确的SOH估计结果。

==三、应用场景==

锂离子电池、[[电动汽车]]

==四、应用成效==

在实验结果中，本项目[[方法]]在两个数据集上的MAE分别约为0.5%和0.4%，与其他SOH估计方法相比，该方法具有较高的精度和稳定性。通过对不同的电池数据集进行了效果评估，证明了本项目方法强大的泛化能力和通用性。因此，本项目提出的方法可以准确估算电池的SOH，非常适合BMS中电池的监测[[管理]]。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]