传统的电池荷电状态(StateofCharge,SOC)估计方法是基于精确的数学模型,它依赖于大量的 建模假设和经验参数,故模型预测SOC精度是有限的;为了提高动力电池SOC预测的精度,提出利用人工鱼 群算法(ArtificialFishSwarmAlgorithm,AFSA)优化径向基神经网络(RBF)对SOC进行预测,解决了RBF网 络参数选择的不确定性;仿真实验结果表明:方法能方便、快速、准确地实现对SOC的预测,且具有实际使用 价值