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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开了一种基于SMoE模型和膨胀应力特征的电池SOC预测方法，测试并采集电池运行数据和SOC数据，电池运行数据包含膨胀应力、电流、电压和温度；构建SMoE模型，SMoE模型包含多专家模型和门控网络模型；训练和校验SMoE模型；预测电池SOC，在SMoE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署模型并使用模型对电池的SOC进行预测。本发明通过SMoE模型预测电池SOC，提升了模型的表达能力和预测精度，提高了整体模型的鲁棒性和泛化能力，减少了过拟合风险。
主权项：1.一种基于SMoE模型和膨胀应力特征的电池SOC预测方法，其特征在于包含以下步骤：S1、测试并采集电池运行数据和SOC数据，电池运行数据包含膨胀应力、电流、电压和温度；S2、构建SMoE模型，SMoE模型包含多专家模型和门控网络模型；S3、训练和校验SMoE模型；S4、预测电池SOC，在SMoE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，部署模型并使用模型对电池的SOC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 基于SMoE模型和膨胀应力特征的电池SOC预测方法
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