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申请/专利权人：浙江吉利控股集团有限公司;威睿电动汽车技术(宁波)有限公司;浙江极氪智能科技有限公司
摘要：本发明涉及动力电池领域，提出一种温升预测模型训练方法、预测方法及控制方法，包括如下步骤：获取所述动力电池的历史环境数据；根据所述历史环境数据计算历史温升；基于所述历史环境数据和神经网络模型获得预测温升值；基于所述预测温升值和所述预测温升值对应的所述历史温升值计算损失值；通过所述损失值调整所述神经网络模型的模型参数，重复上述步骤获取预测温升值并计算所述损失值，直至所述损失值低于预设的阈值时完成训练，获得温升预测模型。基于历史数据和相关特征的分析，预测模型可以更准确地捕捉电池温度变化的规律。
主权项：1.一种温升预测模型训练方法，应用于动力电池，其特征在于，包括如下步骤：获取所述动力电池的历史环境数据；根据所述历史环境数据计算历史温升值；基于所述历史环境数据和神经网络模型获得预测温升值；基于所述预测温升值和所述预测温升值对应的所述历史温升值计算损失值；通过所述损失值调整所述神经网络模型的模型参数，重复上述步骤获取预测温升值并计算所述损失值，直至所述损失值低于预设的阈值时完成训练，获得温升预测模型。
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权利要求：
百度查询： 浙江吉利控股集团有限公司 威睿电动汽车技术(宁波)有限公司 浙江极氪智能科技有限公司 温升预测模型训练方法、预测方法及控制方法
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