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申请/专利权人：芯安微众(上海)微电子技术有限公司
摘要：本公开提供了一种基于概率图模型的车辆动力电池退化预测方法、训练方法，所述退化预测方法包括：首先，采集待预测的车辆动力电池在第一充电片段内的电池数据，其中，电池数据包括电池运行数据和驾驶行为数据；然后将电池数据输入至电池退化预测模型中，经过电池退化预测模型的处理后，得到第一充电片段对应的衰减系数，作为第二充电片段的衰减系数预测值，其中，衰减系数预测值可以用于反映车辆动力电池在第二充电片段内的电池容量退化情况。可见，本公开实施例能够利用电池数据等多个影响电池容量因素，对车辆动力电池的容量退化情况进行预测，从而提高了车辆动力电池退化预测的准确性。
主权项：1.一种基于概率图模型的车辆动力电池退化预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待预测的车辆动力电池在第一充电片段内的电池数据；其中，所述电池数据包括电池运行数据和驾驶行为数据；将所述电池数据输入至电池退化预测模型中，经过所述电池退化预测模型的处理后，得到第二充电片段的衰减系数预测值；其中，所述衰减系数预测值用于反映所述待预测的车辆动力电池在所述第二充电片段内的电池容量退化情况，所述电池退化预测模型为利用目标充电片段内的电池数据，以及所述目标充电片段对应的衰减系数对所述概率图模型进行训练得到。
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百度查询： 芯安微众(上海)微电子技术有限公司 基于概率图模型的车辆动力电池退化预测方法、训练方法
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