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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于EMD‑LSTM的锂电池温度场时空建模方法，包括使用KWLTSA降维方法将高维时空数据转化为低维时空数据，并获取空间基函数；将低维时空数据向空间基函数投影得到相应的低阶时间系数；使用EMD算法对低阶时间系数进行分解，得到IMF分量和残差分量；对IMF分量和残差分量分别进行LSTM训练，得到预测时间系数；将预测时间系数和空间基函数进行时空重构，获得锂电池温度场时空建模模型。本发明解决了传统的时空建模方法难以应用于强非线性不平稳的分布式参数系统，以及长时间序列中梯度消失和梯度爆炸的问题。
主权项：1.一种基于EMD-LSTM的锂电池温度场时空建模方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：使用KWLTSA降维方法将高维时空数据转化为低维时空数据，并获取空间基函数；步骤S2：将低维时空数据向空间基函数投影得到相应的低阶时间系数；步骤S3：使用EMD算法对低阶时间系数进行分解，得到IMF分量和残差分量；步骤S4：对IMF分量和残差分量分别进行LSTM训练，得到预测时间系数；步骤S5：将预测时间系数和空间基函数进行时空重构，获得锂电池温度场时空建模模型；在步骤S3中，使用阈值函数SDk停止EMD算法过程，阈值函数SDk如下： 其中，k为IMF分解数，k为大于1的正整数；t为期数，t＝1，2，…，n，n为样本容量；hkt表示为新的信号序列；hk-1t则为分解前的旧的信号序列；SDk的范围为0.2-0.3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于EMD-LSTM的锂电池温度场时空建模方法
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