基于GA-BP神经网络的退役动力锂电池健康状态快速分选模型研究

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摘  要：针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题，分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素；然后构建BP神经网络模型，并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%，模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%；进一步引入GA遗传算法搭建GA-BP神经网络模型，预测准确率提高到97.72%，模型平均绝对百分比误差MAPE降低到2.28%，均优于标准BP神经网络。（剩余4319字）

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