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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制SMOE模型的电池RUL预测方法，测试并采集电池电流、电阻、阻抗和RUL数据,构建基于注意力机制的SMOE模型，基于注意力机制的SMOE模型包括多个专家子模型、一个门控网络模型和一个注意力机制计算层,训练和校验基于注意力机制的SMOE模型,预测电池RUL，基于注意力机制的SMOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下部署训练好的SMOE模型，并使用部署的SMOE对电池的RUL进行预测。本发明基于注意力机制的SMOE模型，在预测电池RUL时，能够提升模型的表达能力和预测精度，提高了整体模型的鲁棒性和泛化能力，减少了过拟合风险。
主权项：1.一种基于注意力机制SMOE模型的电池RUL预测方法，其特征在于包含以下步骤：S1、测试并采集电池电流、电阻、阻抗和RUL数据；S2、构建基于注意力机制的SMOE模型，基于注意力机制的SMOE模型包括多个专家子模型、一个门控网络模型和一个注意力机制计算层；S3、训练和校验基于注意力机制的SMOE模型；S4、预测电池RUL，基于注意力机制的SMOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下部署训练好的SMOE模型，并使用部署的SMOE对电池的RUL进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 一种基于注意力机制SMOE模型的电池RUL预测方法
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