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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明提供一种基于ACNN‑MogrifierLSTM‑MMD的锂电池剩余使用寿命预测，包括以下步骤：S1、理论基础：鲸鱼优化算法‑变分模态分解、皮尔逊相关系数、CNN、注意力机制、MogrifierLSTM和最大均值差异；S2、预测模型构建：实验数据集介绍和模型预测流程；所述实验数据集介绍包括以下步骤：基于单源域的锂电池RUL预测实验数据和基于多源域的锂电池RUL预测实验数据；S3、实验验证：WOA‑VMD、基于单源域电池RUL预测和基于多源域电池RUL预测。发明提供一种基于ACNN‑MogrifierLSTM‑MMD的锂电池剩余使用寿命预测，使用MogrifierLSTM神经网络来估计源域和目标域的容量值，通过估计的容量值与实际的容量值计算出源域和目标域的损失函数。将损失函数与计算的MMD值相结合得到模型的综合损失函数。
主权项：1.一种基于ACNN-MogrifierLSTM-MMD的锂电池剩余使用寿命预测，其特征在于，包括以下步骤：S1、理论基础：鲸鱼优化算法-变分模态分解、皮尔逊相关系数、CNN、注意力机制、MogrifierLSTM和最大均值差异；S2、预测模型构建：实验数据集介绍和模型预测流程；所述实验数据集介绍包括以下步骤：基于单源域的锂电池RUL预测实验数据和基于多源域的锂电池RUL预测实验数据；S3、实验验证：WOA-VMD、基于单源域电池RUL预测和基于多源域电池RUL预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种基于ACNN-Mogrifier LSTM-MMD的锂电池剩余使用寿命预测
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