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基于CNN-BiLSTM-AT混合模型的鋰離子電池健康狀態預測方法

839   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 20:58:44
本發明涉及鋰離子電池檢測技術領域，具體公開了一種基于CNN?BiLSTM?AT混合模型的鋰離子電池健康狀態預測方法，其中，方法包括：采集鋰離子電池充放電過程中的參數數據，作為輸入數據；對參數數據進行數據預處理，將數據劃分為訓練集和測試集；將訓練集輸入卷積神經網絡中，經過卷積和池化操作，輸出深層特征矩陣；深層特征矩陣輸入雙向長短期記憶神經網絡中，通過正向和反向對其進行雙向深度分析，建立數據過去和未來之間的相關性；添加注意力機制層，增強模型對特征信息的學習，為相關性更高的特征賦予更高的權重；訓練CNN?BiLSTM?AT混合模型，輸入測試集，全連接層輸出鋰離子電池SOH預測值；制定CNN?BiLSTM?AT混合模型預測精度和鋰離子電池健康狀態的評價標準，用來評判模型預測SOH值的準確性，并預測該鋰離子電池的健康狀態。
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“基于CNN-BiLSTM-AT混合模型的鋰離子電池健康狀態預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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