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本发明涉及一种基于预测神经网络控制器的电池动态特性控制方法，包括以下步骤：1)获取未来期望输出动态特性序列值：yd(t+j)；2)从神经网络预测器获取预测输出动态特性值x(t+j/t)；3)计算神经网络预测模型输出较系统实际输出的误差e1(...
该专利属于上海电力学院所有，仅供学习研究参考，未经过上海电力学院授权不得商用。

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