基于BP神经网络的电池容量SOC预测

背景介绍：
电池的容量（State of Charge，SOC）是指电池当前储存的电荷量与其满充状态下的电荷量之间的比例。准确地估计电池的SOC对于电池管理系统至关重要，可以帮助优化电池的使用和延长电池的寿命。BP神经网络是一种常用的预测模型，可以用于电池SOC的预测。

BP神经网络原理：
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，可以通过训练样本来学习输入和输出之间的映射关系。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都由多个神经元节点组成。BP神经网络的训练过程使用反向传播算法，通过不断调整网络的权重和偏置来减小预测输出与实际输出之间的误差。

以下是使用Matlab实现的电池SOC预测的BP神经网络示例代码：

% 步骤1：准备数据
% 假设有一组输入数据X和对应的输出数据Y
X = [0.2, 0.4, 0.6,