本發明公開了一種數據不完備場景下的動力鋰電池剩余壽命預測方法。首先,針對不完備數據問題,提出了生成式對抗神經網絡的數據填充方法,以抵消由于數據不完備導致的預測誤差。在此基礎上采用堆疊去噪自編碼器進行數據特征處理,通過克里金方法進行數據擬合,提出了一種堆疊去噪自編碼器?克里金SDAE?Kriging的高級建模方法來預測具有填充數據的動力鋰電池剩余使用壽命。最后,與現有的一些方法進行了比較,結果表明本發明提出的方法具有更好的預測精度。此外針對不同的缺失率建立了不同的剩余使用壽命預測模型,也發現對于不同的缺失數據集,本發明提出的方法同樣具有可靠的填補效果和穩定的預測結果。
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