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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了容量曲线的电动自行车退役电池剩余寿命预测方法及系统，涉及深度学习电池剩余寿命预测技术领域，包括：获取电动自行车退役电池全生命周期退化数据并对进行预处理，分解预处理后的数据得到不同的模态分量；对各模态分量进行归一化，并进行学习；将XGBoost模型的输出作为一个新特征，和模态分量进行变化规律的学习，将XGBoost的输出和神经网络的输出进行加权组合得到各模态分量的预测结果；将预测结果进行相加重构得到最终电池剩余寿命预测结果，并进行评估。本发明通过对电动自行车电池容量数据进行模态分解、特征提取以及特征学习，有效地学习到电池容量序列的变化情况，提高对电动自行车退役电池剩余寿命的预测精度。
主权项：1.容量曲线的电动自行车退役电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取电动自行车退役电池全生命周期退化数据并对所述数据进行预处理，采用VMD算法分解预处理后的数据，得到不同的模态分量；构建XGBoost模型，对各模态分量分别进行归一化，并将归一化后的各模态分量分别输入到XGBoost模型中进行学习；将XGBoost模型的输出输入到BILSTM神经网络层作为一个新特征，和模态分量一起进行时序特征以及内部变化规律的学习，并使用dropout机制；将XGBoost的输出和双向长短期记忆神经网络的输出进行加权组合得到各模态分量的预测结果；将各模态分量的预测结果进行相加重构得到最终电池剩余寿命预测结果，并对预测结果进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 容量曲线的电动自行车退役电池剩余寿命预测方法及系统
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