本發明提供了鋰電池檢測技術領域的一種基于半監督遷移學習的鋰電池容量預測方法,包括:步驟S10、獲取鋰電池的實驗室數據、實際工況數據;步驟S20、對獲取的數據進行特征提取得到第一特征組、第二特征組;步驟S30、對第一特征組、第二特征組進行預處理,得到實驗室數據集和實際工況數據集;步驟S40、創建第一容量預測模型、第二容量預測模型;步驟S50、利用實驗室數據集對第一容量預測模型進行訓練;步驟S60、利用訓練后的第一容量預測模型作為第二容量預測模型的初始化參數,合并兩個數據集輸入第二容量預測模型進行遷移學習訓練;步驟S70、利用第二容量預測模型進行鋰電池容量預測。本發明的優點在于:極大地提升了實際工況下鋰電池容量預測的精度。
聲明:
“基于半監督遷移學習的鋰電池容量預測方法” 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,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)