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基于人工神经网络构建了锂离子电池表面温度的预测模型．该模型为3层网络结构，其中输入层中有4个节点，隐含层中有9个神经元，输出层中有1个节点．训练结果表明，模型具有较快的收敛速度和优秀的训练质量，从而保证了预测的精确度．模型的预测值与实验值吻合程度高，说明了模型工作的有效性．模型预测电池在较高环境温度（80℃）下以10C倍率放电结束时的表面温度为86．71℃，仅比环境温度高出6．71℃．该模型有助于电池热管理系统的研究与开发．