做毕设第一次自己做神经网络，查阅文献发现，一般会将数据分为训练集和测试集，用训练集训练神经网络，用测试集测试预测精度。我理解为训练集是模拟实际情况中历史运行数据，测试集模拟未来的真实数据。
然而大多数文献都是将循环次数、电压、电流、电化学阻抗、放电时间等作为网络输入，电池容量作为网络输出。但在实际的电池管理系统中，我们只能知道过去的电压、电流、放电时间等数据，并不能得到未来的这些数据来预测容量衰减。对于未来的数据，我们有的只是充放电循环次数。
也文献用的输入为一维，但并没有详细说明输入是不是循环次数，用BP神经网络达到了不错的预测精度，但我自己用matlab的神经网络工具箱来做一维预测，发现精度并不理想
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精度并不理想还是预测结果不理想？预测结构不理想应该是参数和数据问题
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