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公开(公告)号：CN111044928A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911402258.3
申请日：2019-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种锂电池健康状态估计方法，包括以下步骤：选择以电池容量为状态变量，根据相关性分析提取多个特征作为后续模型的输入输出数据，以模拟锂电池的老化过程；将样本数据分成训练集和测试集，建立基于梯度提升决策树的回归模型，并对回归模型进行参数优化，进行样本训练得到混合算法回归训练模型；利用混合算法回归训练模型，对测试集下的锂电池健康状态进行估计。本发明具有精度高，泛化能力强等优点，能够准确有效的进行锂电池健康状态的估计。
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