基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法
公开
摘要
本发明提供一种基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法，本发明首先采集新能源汽车电池特征数据，将采集到的特征数据序列进行EEMD分解；再对分解后的多个分量进行分类处理，其中高频信号记作Za(t)，低频信号记作Zb(t)；放入LSTM模型训练，进行预测；经过LSTM模型预测得到的预测结果进行重构，以均方误差损失函数最小化为优化目标，采用优化器来更新调整模型参数，减少预测误差，并利用测试集进行测试，得到理想的预测模型。
基本信息
专利标题 ：
基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565151A
申请号 ：
CN202210177302.0
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王效宇闫梦强万长东陆建康浦京
申请人 ：
苏州市职业大学
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中区国际教育园致能大道106号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
许小莉
优先权 ：
CN202210177302.0
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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