基于改进的PSO-ABC-BP的锂离子电池组液冷系统温度预测方法及系统

本发明涉及一种基于改进的PSO‑ABC‑BP的锂离子电池组液冷系统温度预测方法及系统，对锂离子电池组液冷系统进行集总化建模，得到锂离子电池组液冷系统模型；获取锂离子电池组液冷系统的运行数据，并进行数据预处理，构成锂离子电池组液冷系统运行数据集；根据锂离子电池组液冷系统运行数据集的电池组温度和温度影响参数，设计BP神经网络的结构；使用改进的PSO‑ABC算法，对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，得到PSO‑ABC‑BP锂离子电池组液冷系统温度预测模型；获取锂离子电池组液冷系统最新采集的实际运行数据，将温度影响参数输入PSO‑BP锂离子电池组液冷系统温度预测模型，得到温度预测值，将改进的PSO‑ABC算法与BP神经网络相结合，寻求更优参数组合，从而提高预测结果准确性。