本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)GPR的
鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)方法,該方法包括:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)確定協(xié)方差函數(shù),以構(gòu)建GPR預(yù)測(cè)模型;對(duì)GPR預(yù)測(cè)模型中的均值函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)中的超參數(shù)進(jìn)行初始化;利用對(duì)數(shù)極大似然估計(jì)函數(shù)對(duì)超參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化;將訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)輸入到GPR預(yù)測(cè)模型中,以獲得測(cè)試數(shù)據(jù)的值。本發(fā)明的上述鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)方法,能夠使得對(duì)電池SOH值的預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和精度較高,不確定度較低。
聲明:
“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)GPR的鋰電池健康狀態(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。
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