本發明提供了一種基于多尺度注意力機制的鋰電池荷電狀態預測方法,所述多尺度注意力機制中各時間節點的關系構建一種多尺度層次結構神經網絡模型,每個非葉子節點有C個子節點,每個節點只關注有限的若干個key,尺度間連接對原始時間序列建立了多尺度的表示,位于最小尺度的節點對應與時間序列中的原始點,而位于較大尺度的節點對應時間序列在較低分辨率上表現出來的特征,本發明的有益效果在于:多尺度注意力機制引入鋰電池SOC預測模型中,在增強長時依賴性捕捉能力的同時降低了模型復雜度,能夠實現高精度在線式鋰電池SOC預測。
聲明:
“基于多尺度注意力機制的鋰電池荷電狀態預測方法” 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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