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摘 要:本发明公开了一种新能源电车锂电池的荷电状态预测方法,首先获取锂电池历史使用数据,并对其数据进行归一化预处理;采用连续时间空域特征提取算法对预处理过的稳定的锂电池数据集进行特征参数提取;基于特征选择的KNN分类算法对提取的特征参数进行分类;运用基于随机森林的递归特征消除方法进行特征选择得到最优特征子集;利用光学显微镜算法对D‑KNN的超参数进行优化;将最优子集输入到优化后的D‑KNN模型中进行训练,从而得到锂电池预测数据。本发明根据锂电池使用数据动态变化的特性,采用三种方法对数据进行提取、分类、选择,最终输入进入动态模型进行预测,极大提升了锂电池剩余电荷预测结果的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311805006.1 | 专利名称: | 一种新能源电车锂电池的荷电状态预测方法 |
申请日: | 2023-12-26 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 纳米材料搜索 |
公开/公告日: | 2024-08-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117540879B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |