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    基于LSTM網絡和遷移學習的鋰電池壽命預測方法

    1035   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 22:29:35
    本發明提供一種基于LSTM神經網絡和遷移學習的鋰電池剩余壽命預測方法，包括以下步驟：步驟1：數據獲取及數據預處理；步驟2：將數據按比例劃分為訓練集和測試集；步驟3：搭建源域LSTM神經網絡模型，將源域數據訓練集輸入神經網絡進行訓練，將測試集的數據輸入神經網絡進行測試；步驟4：利用最大均值差異對源域和目標域的數據差異進行衡量，得到源域與目標域的分布距離；步驟5：根據最大均值差異對源域網絡模型進行調整，得到目標領域網絡網絡模型，將源域網絡模型參數進行遷移，將目標域數據輸入模型進行剩余壽命預測。本發明能夠通過遷移網絡模型結構和參數，減少網絡訓練時間，提高效率。
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    聲明：
    “基于LSTM網絡和遷移學習的鋰電池壽命預測方法” 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。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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