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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明提供了一种基于JetsonOrinNx的电池状态预测系统，包括数据显示模块，用于显示电池相关数据、预测模型的相关信息；数据接收与传输模块，用于实现电池相关数据的传输；数据存储模块，用于对电池相关数据进行存储；模型构建模块，用于根据所述相关数据，并采用蜉蝣算法优化长短时记忆网络构建状态预测模型，输出电池状态的预测结果。本发明将物联网和机器学习结合，使电池状态预测、电池状态均衡和故障检测更加便利和准确；采用Python语言进行模型数据集的构建与划分，并保存至临时文件，提高用户的使用便捷性，有效避免用户输入文件路径可能出现的错误；通过误差计算及时发现模型的缺陷，提高模型的稳定性和可靠性。
主权项：1.一种基于JetsonOrinNx的电池状态预测系统，其特征在于，包括数据显示模块、数据接收与传输模块、数据存储模块、模型构建模块；所述数据显示模块用于显示电池相关数据、预测模型的相关信息；所述数据接收与传输模块用于实现所述电池相关数据的传输；所述数据存储模块用于对所述电池相关数据进行存储；所述模型构建模块用于根据所述电池相关数据，并采用蜉蝣算法优化长短时记忆网络构建状态预测模型，输出电池状态的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 基于Jetson Orin Nx的电池状态预测系统
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