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申请/专利权人：南通乐创新能源有限公司
摘要：本发明公开一种基于MOE模型和电池的电流电阻阻抗预测RUL的方法，实现步骤如下：S1.测试并采集电池电流、电阻、阻抗和RUL数据。S2.构建MOE模型：MOE模型包括多个专家子模型和一个门控网络模型；使用3个专家子模型，每个子模型均是MLP模型，每个子模型均是3层的网络结构。S3.训练和校验MOE模型：训练数据按8:2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；S4.预测电池RUL：在MOE模型训练完毕之后，部署MOE模型，并使用MOE对电池的RUL进行预测。本发明MOE模型通过组合多个专家模型，每个专家模型专注于数据的不同方面，提高整体模型的表达能力和预测精度，并且减少单一模型的过拟合风险，提高整体模型的鲁棒性和泛化能力。
主权项：1.一种基于MOE模型和电池的电流电阻阻抗预测RUL的方法，其特征在于，包括如下实现步骤：步骤S1.测试并采集电池电流、电阻、阻抗和RUL数据；采集数据时，记录电池的电流、电阻和阻抗数据，以及需要预测的目标值；步骤S2.构建MOE模型：MOE模型包括多个专家子模型和一个门控网络模型；使用3个专家子模型，每个子模型均是MLP模型，每个子模型均是3层的网络结构，输入层接收输入数据，中间层为32维向量，输出层为输入数据的特征表示，均为32维向量；每个专家子模型的输出分别记作output1、output2和output3；步骤S3.训练和校验MOE模型：在Keras平台实现MOE模型代码并训练，训练数据按8:2的比例分成训练集合和测试集合，在训练集合上训练模型，在测试集合上校验模型；步骤S4.预测电池RUL：在MOE模型训练完毕之后，在模型效果良好的前提下，可以部署MOE模型，并使用MOE对电池的RUL进行预测。
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权利要求：
百度查询： 南通乐创新能源有限公司 一种基于MOE模型和电池的电流电阻阻抗预测RUL的方法
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