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一种基于BP神经网络算法预测电池现有状态健康度的方法，属于电池预测领域。包括以下步骤：健康电池的检测、对数据的处理和定义、实际待测电池的随机测试及数据处理、BP神经网络模型的建立及预测、实际电池的健康度计算，本发明在建立完整的电池测试数据的基础上，构建不同倍率的完整的电池充/放电数据，在结合BP神经网络算法后能够针对不同状态属性的电池构建专属的神经网络数据集，并应用与实际电池各项属性预测中，准确率高，实用性强。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310272052.3
Filing Date： 2023-03-16
Publication Date： 2023-05-12
Pub. No.： CN116106753A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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