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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于锂离子电池故障预测与健康管理领域，具体涉及一种基于TimesNet‑BiGRU神经网络的锂电池SOH预测方法，包括：获取锂电池循环有限次充放电数据；构建TimesNet‑BiGRU神经网络预测模型；训练TimesNet‑BiGRU神经网络；使用TimesNet‑BiGRU锂电池SOH预测模型进行预测；本发明针对复杂变化的时序信息的表征与预测问题，提出时序分析骨干网络TimesNet从二维空间视角分析一维时序变化，并建立TimesNet‑BiGRU神经网络预测模型，用于减轻梯度消失问题，并且该BiGRU可以并行计算加快运算效率及预测速度，有效增强锂电池SOH的预测效果。
主权项：1.一种基于TimesNet-BiGRU神经网络的锂电池SOH预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取锂电池循环有限次充放电数据；S2：对数据进行预处理，构建所需要的数据集，包括：训练集、验证集，所述训练集和验证集的比例为4：1；S3：构建TimesNet-BiGRU神经网络预测模型；TimesNet-BiGRU神经网络预测模型，包括：改进的TimesNet神经网络部分以及BiGRU部分；S4：使用训练数据集对TimesNet-BiGRU神经网络的训练；S5：使用TimesNet-BiGRU锂电池SOH预测模型对验证数据集进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于TimesNet-BiGRU神经网络的锂电池SOH预测方法
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