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便携式医疗设备电池剩余寿命预测算法研究
编辑人员丨1周前
目的:为精准有效地预测便携式医疗设备的电池剩余寿命,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和麻雀搜索(sparrow search algorithm,SSA)算法的SSA-BP算法.方法:首先,通过BP神经网络的结构确定权值以及阈值的总数;其次,利用SSA算法优化初始权值和阈值,并赋值给BP神经网络;最后,通过对输入样本的训练获取预测的输出值.选取不同环境温度(4、24、43℃)下的18650型号锂电池数据进行测试,通过平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差验证SSA-BP神经网络算法和BP神经网络算法对医疗设备电池剩余寿命的预测精度.结果:SSA-BP神经网络算法预测医疗设备电池剩余寿命的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差均低于BP神经网络算法.结论:SSA-BP神经网络算法能够精准有效地对电池的使用寿命进行预测,提高了电池在实际应用中的可靠性.
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编辑人员丨1周前
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