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摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑EA框架的电池SOC预测方法及系统，对输入数据进行标准化处理，获取当前时刻输入特征序列xinput；将得到的当前时刻输入特征序列xinput输入LSTM网络，得到初步预测SOCpre；通过基于安时积分法模型的EKF算法对预测SOCpre进行调整，得到最终的电池SOC预测结果。提高模型对SOC预测的鲁棒性与准确性。
主权项：1.一种基于LSTM-EA框架的电池SOC预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对输入数据进行标准化处理，获取当前时刻输入特征序列xinput；S2、将步骤S1得到的当前时刻输入特征序列xinput输入LSTM网络，得到初步预测SOCpre；S3、通过基于安时积分模型的EKF算法对步骤S2得到的预测SOCpre进行调整，得到最终的电池SOC预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于LSTM-EA框架的电池SOC预测方法及系统
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