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公开(公告)号：CN118348441A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410627438.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供基于LSTM‑EBRB的锂电池健康状态预测方法，包括以下步骤：步骤S1：提取锂电池的健康因子作为前提属性，构建EBRB推理模型的规则库；步骤S2：输入训练集数据，进行规则库推理，计算对应的激活权重；步骤S3：将S2得到的激活权重作为输入，训练一个长短期记忆（LSTM）神经网络模型；步骤S4：输入预测对象数据，设置预测起点，计算激活权重，以序列输入LSTM模型，进行预测，得到改进激活权重；步骤S5：合成激活规则，得到预测结果。
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