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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明公开了一种基于NGO‑BiLSTM的锂电池剩余寿命预测方法,属于锂离子电池技术领域。具体步骤如下:步骤S1、提取锂离子电池剩余使用寿命退化特征参数；步骤S2、数据处理；步骤S3、使用北方苍鹰算法（NGO）迭代搜索双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）最优参数并保存；步骤S4、构建NGO‑BiLSTM模型；步骤S5、锂离子电池剩余使用寿命预测。本发明方法将BiLSTM神经网络算法良好的拟合能力与NGO算法优秀的寻优能力结合，为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了一种更高精度的方法,从而能够更准确的对锂离子电池剩余使用寿命进行预测。
主权项：1.一种基于NGO-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、提取锂离子电池剩余使用寿命退化特征参数；步骤S2、数据处理；步骤S3、使用NGO算法迭代搜索BiLSTM最优参数并保存；步骤S4、构建NGO-BiLSTM模型；步骤S5、锂离子电池剩余使用寿命预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种基于NGO-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测方法
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