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基于XGBoost-LSTM優化模型的電動汽車鋰電池剩余壽命預測方法

827   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:27:10
本發明涉及電動車鋰電池技術領域，且公開了一種基于XGBoost?LSTM優化模型的電動汽車鋰電池剩余壽命預測方法，包括電動汽車鋰電池信息在線采集技術，該一種基于XGBoost?LSTM優化模型的電動汽車鋰電池剩余壽命預測方法，通過實際的電動汽車充電數據進行實驗，并能基于合適的數據量進行分類，選擇不同的，合適的訓練模型，解決了電動汽車鋰電池覆蓋全衰減過程的RUL預測問題，對于電池RUL的長期預測性能提升，預測精準性提高有顯著意義，并且將累計特征影響和元強化學習算法引入電池RUL預測，充分挖掘累計特征中隱藏的電池健康狀態信息及其變化規律，同時發揮了元強化學習算法較強的小樣本學習能力，在電池全壽命過程上都能實現較高精度預測。
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聲明：
“基于XGBoost-LSTM優化模型的電動汽車鋰電池剩余壽命預測方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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