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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明提供了一种有限数据条件下基于元学习方法的锂电池剩余寿命预测方法，涉及电池剩余寿命预测技术领域，方法包括特征处理，获取历史电池数据后筛选出主要特征，进行滤波和归一化处理；元学习模型训练，利用特征处理后的数据建立元学习模型并进行训练；元学习模型应用，基于待预测的电池在线数据，利用元学习模型预测电池的未来退化情况和剩余使用寿命。本发明元学习模型具有较强的自适应能力，能够在外部环境不断变化的情况下，不断提高预测准确性，因此本发明采用元学习模型预测锂电池的未来退化情况和剩余使用寿命寿命，能够应对由于在工业过程中退化监测不到位导致数据部分缺失的问题。
主权项：1.有限数据条件下基于元学习方法的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：特征处理，获取历史电池数据后筛选出主要特征，进行滤波和归一化处理；元学习模型训练，利用特征处理后的数据建立元学习模型并进行训练；元学习模型应用，基于待预测的电池在线数据，利用元学习模型预测电池的未来退化情况和剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 有限数据条件下基于元学习方法的锂电池剩余寿命预测方法
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