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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Modern Engineering</journal-title></journal-title-group><issn>2996-6973</issn><eissn>2996-6981</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ME.7034</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>电动汽车智能电池寿命预测系统的准确性评估与改进策略</title><url>https://artdesignp.com/journal/ME/1/2/10.61369/ME.7034</url><author>魏海连</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>2</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-04-20</published-time></date></history><abstract>随着电动汽车的普及，智能电池寿命预测系统成为确保车辆安全运行的关键技术。本文通过分析现有预测系统的准确性，探讨了影响预测精度的主要因素，并提出了相应的改进策略。对电动汽车智能电池寿命预测系统进行了概述，明确了系统的基本功能和重要性。通过实验数据对比分析，评估了当前预测系统在不同工况下的准确性。研究发现，温度、充放电率和电池老化程度是影响预测精度的关键因素。针对这些因素，本文提出了包括数据预处理、算法优化和模型融合在内的改进策略。</abstract><keywords>电动汽车，智能电池，寿命预测，准确性评估，改进策略</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 王晓东，李强．电动汽车智能电池管理系统研究进展［J］．电源技术，2020, 44(3): 56-62.[2] 张华，刘洋．电动汽车电池寿命预测方法综述［J］．汽车工程，2021, 43(1): 100-108.[3] 赵丽华，陈杰．基于数据驱动的电动汽车电池健康状态预测［J］．电工技术学报，2022, 37(2): 365-373.[4] 李晓明，王磊．电动汽车智能电池管理系统优化设计［J］．电力系统自动化，2023, 47(1): 88-95.[5] 周建华，张建华．电动汽车电池老化模型与寿命预测研究［J］．电池，2021, 51(4): 737-743.[6] 郭力．电动汽车智能电池系统的研发与应用［J］．汽车工程，2021, 43(5): 488-494.[7] 王翔．高精度电池寿命预测技术的研究进展［J］．电工技术学报，2022, 37(12): 2541-2547.[8] 周天．电动汽车电池健康监测与寿命评估技术［J］．电源技术应用，2020, 44(11): 1592-1598.[9] 张静．基于数据驱动的电动汽车电池寿命预测模型优化［J］．自动化学报，2022, 48(6): 1413-1420.[10] 孙威．深度学习在电动汽车电池寿命预测中的应用［J］．控制与决策，2023, 38(4): 765-772.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
