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摘 要:本发明提供了一种基于改进CSO‑LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法及装置,具体包括以下步骤:(1)获取锂离子电池数据;(2)采用集合经验模态对电池数据进行预处理;(3)对预处理数据采用归一化方法进行处理,并划分训练集和测试集;(4)采用改进CSO选取LSTM最优超参数,建立基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型;(5)将训练集输入到基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型进行训练,得到基于改进CSO‑LSTM的锂离子电池寿命预测模型;(6)将测试集输入到训练好的锂离子电池寿命预测模型中,得到预测结果。本发明提供的锂离子电池寿命预测方法及装置有效的提高了锂离子电池寿命预测精度,对于提高锂离子电池的稳定性和安全性,具有重要的实际工程意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210406592.1 | 专利名称: | 一种基于改进CSO-LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法及装置 |
申请日: | 2022-04-18 | 申请/专利权人 | 东北电力大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省吉林市船营区长春路169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/392搜分类 网络传输 锂电池 C L LED芯片 改 LSTM网络搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114791571B | 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 |