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申请/专利权人：天府绛溪实验室
摘要：本发明公开了融合电池退化机制和混合优化的电池容量预测方法及系统，该方法包括：从电池测试设备或实际应用环境中，获取历史时间步的电池基础数据；根据所述电池基础数据，提取电池关键特征数据；基于所述电池基础数据和电池关键特征数据，形成电池时间序列数据；将所述电池时间序列数据输入改进的LSTM模型中进行预测，预测出下一时间步的电池容量；其中：所述改进的LSTM模型是基于向日葵优化算法和差分进化算法对LSTM模型进行自适应参数调整优化，输出最优解和最优适应度值而得到。本发明预测准确性高且精度高。
主权项：1.融合电池退化机制和混合优化的电池容量预测方法，其特征在于，该方法包括：从电池测试设备或实际应用环境中，获取历史时间步的电池基础数据；根据所述电池基础数据，提取电池关键特征数据；基于所述电池基础数据和电池关键特征数据，形成电池时间序列数据；将所述电池时间序列数据输入改进的LSTM模型中进行预测，预测出下一时间步的电池容量；其中：所述改进的LSTM模型是基于向日葵优化算法和差分进化算法对LSTM模型进行自适应参数调整优化，输出最优解和最优适应度值而得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天府绛溪实验室 融合电池退化机制和混合优化的电池容量预测方法及系统
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