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龙图腾网获悉中汽数据(天津)有限公司;中汽数据有限公司申请的专利动力蓄电池SOH计算模型构建方法和计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114840983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210402314.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权动力蓄电池SOH计算模型构建方法和计算方法是由武双贺;王竞逸;郭金泽;胡嵩;王攀;徐树杰设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本动力蓄电池SOH计算模型构建方法和计算方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种动力蓄电池SOH计算模型构建方法和计算方法。其中，模型构建方法包括：获取汽车在运行过程中的运行数据，以及动力蓄电池的健康度SOH数据，其中，所述运行数据对应多种数据类型；利用梯度提升树对所述运行数据和所述SOH数据进行处理，得到每种数据类型对SOH的影响权重，其中，所述影响权重表征每种数据类型对SOH的重要程度；根据所述影响权重，对所述运行数据和所述SOH数据进行线性回归分析，得到SOH的线性回归模型。本实施例提高SOH计算的准确性。

本发明授权动力蓄电池SOH计算模型构建方法和计算方法在权利要求书中公布了：1.一种动力蓄电池SOH计算模型构建方法，其特征在于，包括： 获取汽车在运行过程中的运行数据，以及动力蓄电池的健康度SOH数据，其中，所述运行数据对应多种数据类型； 利用梯度提升树对所述运行数据和所述SOH数据进行处理，得到每种数据类型对SOH的影响权重，其中，所述影响权重表征每种数据类型对SOH的重要程度； 根据所述影响权重，对所述运行数据和所述SOH数据进行线性回归分析，得到SOH的线性回归模型； 所述根据所述影响权重，对所述运行数据和所述SOH数据进行线性回归分析，得到SOH的线性回归模型，包括：从所述多种数据类型中，选取SOH的线性回归模型的自变量类型；根据所述自变量类型对应的影响权重，构建用于线性回归分析的损失函数；根据所述损失函数，对所述运行数据和所述SOH数据进行线性回归分析，得到SOH的线性回归模型； 损失函数L2如下： 其中，SOHm表示第m个样本的真实值，Ym表示第m个样本的预测值，m表示样本数量；表示第m个样本中Xj对应的运行数据在预测值Ym中的分量；表示第m个样本的Ym在除Xj以外其他维度上的损失，通过Xj对SOH的重要程度αj来约束。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中汽数据(天津)有限公司;中汽数据有限公司，其通讯地址为：300385 天津市西青区中北镇万卉路3号新城市中心B1座12-17室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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