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    基于機器學習的電池生產安全預測方法

    1127   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 23:58:02
    本發明公開了一種基于機器學習的電池生產安全預測方法，包括有如下步驟：步驟S1，獲取大量鋰電池化成與分容工步配置數據、關鍵參數保護策略和工步運行數據，用于訓練模型；步驟S2，利用數據預處理模塊對所獲取的數據進行預處理，預處理步驟包括但不限于數據讀取、異常數據檢測、特征提取、特征標準化和特征篩選；步驟S3，調參建模模塊采用梯度提升樹模型框架Light?GBM進行模型訓練與參數調整，進而得到最優的電池生產安全預測模型；步驟S4，預測模塊對經過數據預處理后的待預測數據進行預測輸出。本發明不僅具備智能化性能，而且能根據工藝配置和生產大數據進行學習，能動態進行電池生產安全預測，較好地滿足了應用需求。
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    聲明：
    “基于機器學習的電池生產安全預測方法” 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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