為了克服現有技術中傳統方法在實際應用場景中不能廣泛應用,利用統計學方法的壽命預測方法不具備良好的適應性的問題,本發明提供了一種基于粒子群優化長短時記憶網絡的電池壽命預測方法。為了實現上述目的,采用以下技術方案:首先通過鋰電池檢測系統采集一款電池的容量衰退數據,包括電池的循環次數以及該次循環的放電容量。然后利用粒子群優化算法對長短時記憶網絡的隱藏層節點數、學習率等超參數進行尋優,構建長短時記憶網絡,并結合Adam優化算法對模型反向傳遞過程進行優化。該模型能夠實現利用早期循環數據對電池循環壽命進行預測,增強了對電池容量跳躍現象的適應性。
聲明:
“基于粒子群優化長短時記憶網絡的電池壽命預測方法” 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)