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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池健康狀態(tài)預測方法

970 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-18 21:44:00

本申請公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池健康狀態(tài)預測方法。所述方法包括以下步驟：獲取鋰離子電池各個半循環(huán)的健康狀態(tài)；構建圖的節(jié)點、節(jié)點的特征和標簽，并設定窗口大??；將圖數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集，并對圖數(shù)據(jù)進行歸一化處理；采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對訓練集數(shù)據(jù)進行訓練學習，并對測試集樣本進行測試，從而實現(xiàn)鋰離子電池健康狀態(tài)預測。本發(fā)明既可綜合考量，又可以考慮歷史充放電對未來健康狀態(tài)的影響，故本發(fā)明準確率相對更高；此外，本發(fā)明避免了繁雜的對電壓、電流和溫度的特征工程工作。

聲明：

“基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池健康狀態(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)