本發(fā)明涉及一種基于LSTM的車載
鋰電池的狀態(tài)預測方法,鋰電池檢測技術領域。包括如下步驟:步驟1:對車載數(shù)據(jù)進行預處理:步驟2:建立LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對所述LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練和優(yōu)化;步驟3:通過步驟2中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型對車載鋰電池的狀態(tài)進行估算和預測。本發(fā)明提高了車載鋰電池SOC的預測精度,預測效果顯著,為提高
新能源汽車的續(xù)航能力和峰值速度提供技術基礎。
聲明:
“基于LSTM的車載鋰電池的狀態(tài)預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)