基于改进BP神经网络提高锂电池自放电压降预测精度

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邢攀,楼狄明

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中文摘要:

通过对锂电池下线检测数据进行清洗与归一化处理，结合遗传算法（GA）与Adam优化算法优化反向传播（BP）神经网络，构建了GA-Adam-BP 混合算法模型，用于自放电压降预测。相比传统BP 神经网络，GA-Adam-BP 算法有效提升了预测精度。试验结果显示，该算法的均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别降低至10.08 和11.01，误差分布更为平稳。该算法可为锂电池企业提供一种精准高效、低成本的电芯自放电检测解决方案。

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