本發(fā)明涉及一種基于LSTM的車載
鋰電池的狀態(tài)預(yù)測(cè)方法,鋰電池檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:步驟1:對(duì)車載數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理:步驟2:建立LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)所述LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化;步驟3:通過步驟2中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)車載鋰電池的狀態(tài)進(jìn)行估算和預(yù)測(cè)。本發(fā)明提高了車載鋰電池SOC的預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)效果顯著,為提高
新能源汽車的續(xù)航能力和峰值速度提供技術(shù)基礎(chǔ)。
聲明:
“基于LSTM的車載鋰電池的狀態(tài)預(yù)測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)