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摘要：本申请属于电量计算技术领域，公开了一种基于神经网络的电量计算方法及装置，该方法包括：获取实时电池数据；将实时电池数据输入第一神经网络，得到对应时刻的第一电量值；将实时电池数据输入第二神经网络，得到各个时刻的第二电量值；根据第一时刻的第一电量值和第二时刻的第一电量值得到第一差值；根据实时电池数据得到功率积分差值；基于第一差值、功率积分差值、第一时刻的第二电量值和第二时刻的第二电量值得到第一时刻的电量调整值；令电量调整值和第一时刻的第一电量值相加，得到经调校的输出电量值。本申请能够提高电量计算结果的精度，并减少初期对神经网络训练所需样本数量。
主权项：1.一种基于神经网络的电量计算方法，其特征在于，包括：获取实时电池数据；将所述实时电池数据输入第一神经网络，得到对应时刻的第一电量值；将所述实时电池数据输入第二神经网络，得到对应时刻的第二电量值；其中，所述第一神经网络为BP神经网络，所述第二神经网络为强化学习神经网络；根据第一时刻的第一电量值和第二时刻的第一电量值得到第一差值；根据所述实时电池数据得到功率积分差值；基于所述第一差值、所述功率积分差值、所述第一时刻的第二电量值和所述第二时刻的第二电量值得到所述第一时刻的电量调整值；具体地，根据所述第一差值和所述功率积分差值得到时间差分；根据所述时间差分、预设学习率、预设折扣率、所述第一时刻的第二电量值和所述第二时刻的第二电量值得到所述第一时刻的电量调整值；计算公式为：RL_SOC←RL_SOC+α*SOC_TD+γ*RL_SOC_nest-RL_SOC；其中，箭头左侧的RL_SOC为所述第一时刻的电量调整值；箭头右侧的RL_SOC为所述第一时刻的第二电量值，SOC_TD为所述时间差分，RL_SOC_nest为所述第二时刻的第二电量值，α为所述预设学习率，γ为所述预设折扣率；令所述电量调整值和所述第一时刻的第一电量值相加，得到输出电量值。
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百度查询： 广芯微电子(广州)股份有限公司 一种基于神经网络的电量计算方法及装置
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