针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

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土壤是地球陆地表面具有肥力、能生长植物的疏松表层，由岩石风化而成的矿物质、动植物残体腐解产生的有机质、土壤生物（固相物质）以及水分（液相物质）、空气（气相物质）等组成。本章主要介绍重大建设项目对土壤环境影响的识别、土壤污染和土壤退化的预测和评价方法。 土壤特征和影响土壤环境质量的主要因素 土壤环境影响识别 土壤及其环境现状的调查与评价 土壤环境影响预测 土壤环境影响评价

主要内容： 水环境影响预测模型、水质模型的标定、开发行为对地表水环境影响的识别、地表水环境影响预测与评价、地表水体的污染与自净

1 大气环境污染与大气扩散 2 大气环境影响预测 3 建设项目的大气环境影响识别 4 大气环境影响评价 5 大气环境影响评价预测案例分析

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