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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开一种基于MOE模型和电池的电流电压温度预测SOH的方法，包括如下步骤：S1.测试并采集电池电流、电压、温度和容量数据；S2.构建MOE模型：MOE模型包括多个专家子模型和一个门控网络模型；使用3个专家子模型，每个子模型均是CNN‑LSTM模型；S3.训练和校验MOE模型：训练数据按8：2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；S4.预测电池SOH：在MOE模型训练完毕后，部署MOE模型，并使用MOE对电池的SOH进行预测。本发明采用基于CNN‑LSTM的混合专家模型MOE，使用电池电流、电压和温度数据预测电池SOH，够更好地捕捉数据的多样性和复杂性，提高模型的整体表达能力和预测精度，并能提高整体模型的鲁棒性和泛化能力，减少过拟合风险。
主权项：1.一种基于MOE模型和电池的电流电压温度预测SOH的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1.测试并采集电池电流、电压、温度和容量数据；步骤S2.构建MOE模型：MOE模型包括多个专家子模型和一个门控网络模型；使用3个专家子模型，每个子模型均是CNN-LSTM模型；CNN模型提取输入数据的空间特征，LSTM模型提取输入数据的时序规律；步骤S3.训练和校验MOE模型：在Keras平台实现MOE模型代码并训练，训练数据按8：2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；步骤S4.预测电池SOH：在MOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署MOE模型，并使用MOE对电池的SOH进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 一种基于MOE模型和电池的电流电压温度预测SOH的方法
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