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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于GRU‑SAM模型的动力锂电池温度预测方法，属于锂电池温度预测领域。该方法包括：采集动力锂电池充放电数据，建立训练样本集和测试样本集；利用K‑Means聚类算法，将训练样本集的特征数据划分为基于不同工作状态的样本子集；建立并训练去噪自编码器DAE；通过聚类分析与去噪自编码器DAE，获取属于不同簇的去噪后的样本集；训练由一维卷积层和GRU‑SAM模型构成的温度预测模型，得到面向不同簇的温度预测模型；实现对动力锂电池的多步温度预测。本发明可提高模型的鲁棒性，有效改善基于RNN框架模型对长期信息记忆力不足的问题。
主权项：1.一种基于GRU-SAM模型的动力锂电池温度预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、采集动力锂电池充放电数据，并建立训练样本集和测试样本集；S2、利用K-Means聚类算法，对所述训练样本集的特征数据进行分簇，得到体现锂电池不同工作状态的训练样本子集；S3、建立并训练去噪自编码器DAE，采用训练好的去噪自编码器DAE处理步骤S2中分簇的训练样本子集，获得不同簇的去噪后的样本集；S4、构建基于一维卷积层和GRU-SAM模型的温度预测模型，通过步骤S3中获得的样本集训练所述温度预测模型；S5、将经过聚类分析和降噪后的测试样本集输入到训练好的温度预测模型对锂电池温度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于GRU-SAM模型的动力锂电池温度预测方法
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