[发明专利]基于改进卷积-长短时记忆神经网络的锂电池容量估算方法在审
| 申请号： | 202010017957.2 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111220921A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 李鹏华;张子健;王平;熊庆宇;邵子璇;侯杰;程家伟 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/388 | 分类号： | G01R31/388;G01R31/367;G01R31/396;G01R31/392;G01R31/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于改进卷积‑长短时记忆神经网络的锂电池容量估算方法，属于锂电池技术领域。本发明通过对锂电池数据的处理、遗传算法对改进的卷积‑长短时记忆神经网络神经网络调参、改进的CNN‑LSTM神经网络训练和模型测试这四个步骤得到锂电池容量估算的模型。本发明引进经验模态分解算法对锂电池数据进行分解，从而实现数据去噪。遗传算法优化改进的CNN‑LSTM神经网络超参数。利用卷积神经网络提取锂电池充放电数据的空间特征，再将这些特征输入改进的长短时记忆神经网络进行时间特征的提取，最后通过全连接层输出估算的容量。本发明克服了传统的基于模型的算法过度依赖电池模型的局限性，且预测精度高，具有一定工程应用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 卷积 短时记忆 神经网络 锂电池 容量 估算 方法 | ||
【主权项】：
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