一种基于多项式函数拟合和BP神经网络的电池放电时间预测方法[CN201810544224.7] - 浙江工业大学

专利申请

2018-05-31
公布公告

2022-12-06
授权日期

2022-12-06
终止

2032-12-03

一种基于多项式函数拟合和BP神经网络的电池放电时间预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201810544224.7 申请日期： 2018-05-31 专利主类别： G06F30/27 {{ classMap["G06F30/27"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06F30/27 :

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2018-05-31	初审公告日期	2022-12-06
注册公告期号	2022-12-06	注册公告日期	2022-12-06
专用权期限	2022-12-06 - 2032-12-03	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于多项式函数拟合和BP神经网络的电池放电时间预测方法，包括以下步骤：1)采集用于针对于电池放电时间实际问题的实际数据；2)对于数据进行预处理；3)对处理后的数据进行多项式拟合；4)计算平均相对误差MRE来获取仿真效果最好的曲线；5)建立放电时间模型并评估模型精度；6)用BP神经网络对放电时间进行预测。本发明提出了一种基于多项式函数拟合和BP神经网络的电池放电时间预测方法，运用多项式拟合与BP神经网络模拟出放电时间曲线，正确率较高、可信度较好。

法律进度