系统建立了基于神经网络的电池荷电状态（SoC）的预测模型，可用于对电池电量有精确预测需求的设备中。首先，基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的预测模型确定了网络学习算法，采用MATLAB仿真程序用不同方法构造初始ANFIS模型，利用实验数据对模型网络进行训练，分析ANFIS系统结构和参数的变化。其次，将模型值与实际测得的结果进行对比，对网络的各个参数进行调整后再次用仿真比对预测效果。

系统建立了基于神经网络的电池荷电状态（SoC）的预测模型，可用于对电池电量有精确预测需求的设备中。首先，基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的预测模型确定了网络学习算法，采用MATLAB仿真程序用不同方法构造初始ANFIS模型，利用实验数据对模型网络进行训练，分析ANFIS系统结构和参数的变化。