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申请/专利权人：合肥国轩高科动力能源有限公司
摘要：本发明提供电芯烘箱水含量在线预测方法及系统，方法包括：采用卷积——门控循环神经网络模型CNN‑GRU，以起始电芯水含量、烘烤过程中烘箱温度以及压力变化的时间序列作为输入数据，供输出烘烤后的电芯水含量的预测值；数据经过GRU模块中的GRU层，进行特征提取并进入注意力层，并通过自主学习进行权重分配，以通过模型训练操作，优化卷积——门控循环神经网络模型CNN‑GRU的模型结构；选择均方误差MSE作为损失函数；获取预测数据。本发明解决了即时反馈实现困难、设备成本高的技术问题。
主权项：1.电芯烘箱水含量在线预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取电芯烘箱烘烤参数，以构建并预处理得到输入数据集；S2、从所述输入数据集中，获取测试集、训练集；S3、利用卷积——门控循环神经网络模型CNN-GRU，其中，所述卷积——门控循环神经网络模型CNN-GRU包括：所述CNN网络、所述GRU网络以及注意力模块Attention，通过所述CNN网络提取所述输入数据集中的空间特征，捕捉电芯烘箱水含量关联数据，将所述电芯烘箱水含量关联数据通过所述GRU网络，处理所述输入数据集中的时间相关性序列数据，获取电芯水含量预测结果，采用所述注意力模块Attention，优化处理所述电芯水含量预测结果，以得到烘烤后电芯水含量预测值；S4、计算损失函数，利用预置优化器进行自主学习，以分配权重，通过模型训练操作，获取适用权重参数，据以优化所述卷积——门控循环神经网络模型CNN-GRU；S5、进行损失函数二次计算，以得到损失函数；S6、根据所述损失函数调整所述烘烤后电芯水含量预测值，以获取适用预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥国轩高科动力能源有限公司 电芯烘箱水含量在线预测方法及系统
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