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申请/专利权人：清华四川能源互联网研究院
摘要：本发明涉及电池SOC估算技术领域，具体涉及一种基于SVD‑MMD策略的锂离子电池SOC跨域估计方法、系统及介质，步骤如下：构建基于GRU网络的锂离子电池SOC估计源域模型以及目标域模型；基于SVD‑MMD策略改进迁移学习目标网络，将锂离子电池SOC估计源域模型训练数据参数转移至锂离子电池SOC估计目标域模型；采用训练完成后的目标域模型估计SOC值。本发明基于迁移学习结合特征解耦，有助于提取与任务相关的重要和次要特征；通过MMD方法度量跨域中不同特征之间的相似性，以及使用余弦差异量化同一域上的差异，确保了解耦后的特征在跨域中保持有效性和鲁棒性，有助于增强模型的泛化能力。
主权项：1.基于SVD-MMD策略的锂离子电池SOC跨域估计方法，其特征在于，包括如下步骤：构建基于GRU网络的锂离子电池SOC估计源域模型以及目标域模型；基于SVD-MMD策略改进迁移学习目标网络，将锂离子电池SOC估计源域模型训练数据参数转移至锂离子电池SOC估计目标域模型，对目标网络进行优化；采用训练完成后的锂离子电池SOC估计目标域模型估计锂离子电池SOC值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华四川能源互联网研究院 基于SVD-MMD策略的锂离子电池SOC跨域估计方法、系统及介质
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