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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于复合神经网络的锂电池RUL预测方法及系统，属于电池监测技术领域。该方法包括以下步骤：数据预处理及灰色关联分析；设计变异Transformer神经网络。本发明针对锂电池相关数据设计了一种加入ProbSparse自注意力机制的变异Transformer神经网络。首先将多头自注意力机制改为ProbSparse多头自注意力机制以避免Transformer编码器泄露序列信息的线索，改善该模型在处理此类任务时的位置不敏感特性和数据高复杂度问题，再将前馈网络子层中的LayerNorm改为BatchNorm以提升计算效率并使模型更加适配RUL的预测。
主权项：1.基于复合神经网络的锂电池RUL预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：数据预处理及灰色关联分析；设计变异Transformer神经网络，然后对锂电池RUL进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于复合神经网络的锂电池RUL预测方法及系统
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