布谷鸟算法优化BP神经网络在Matlab中实现的数据回归预测如何？

本文共计636个文字，预计阅读时间需要3分钟。

1. 简介：电池健康状况（SOH）预测是电动汽车电池管理系统（BMS）的关键技术之一；传统方法易受误差逆向传播（BP）神经网络易受权值和阈值影响，导致预测结果不精确；结合模糊布模型可优化预测效果。

1 简介

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖。