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    基于WSA-LSTM算法的新能源汽車動力電池剩余使用壽命自適應預測方法

    965   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 18:09:03
    本發明涉及一種基于WSA?LSTM算法的新能源汽車動力電池剩余使用壽命自適應預測方法，通過構建健康特征全集，實現了充放電過程動力電池退化特征全面分析；結合Pearson和Spearman相關系數計算以及熵權法，提取對影響較大的主要特征，剔除無關影響因素，實現了對輸入監測數據的簡化處理來；采用基于鯨魚群算法(Whale Swarm Algorithm，WSA)與長短時神經網絡(Long Short?Term Memory，LSTM)結合對輸入特征數據進行訓練，實現動力電池剩余使用壽命快速精確預測?；谛履茉雌嚦浞烹娬鎸崝祿?，驗證了該方法具有良好的魯棒性，能夠實現各類型鋰離子電池的動態精確預測，為充電裝置監測并提升新能源汽車安全性能提供重要技術支撐。
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    “基于WSA-LSTM算法的新能源汽車動力電池剩余使用壽命自適應預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    新能源
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