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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于双路径编码与遗传规划的电池容量退化曲线预测方法，步骤是：1识别锂离子电池真实容量退化曲线中的拐点；2对锂电池的真实容量退化曲线进行归一化处理，形成训练数据集和测试数据集；3构建双路径自编码器网络；4将训练数据集输入到双路径自编码器网络中，获取最优的模型；5利用双路径自编码器网络预测锂电池的Knee‑points，计算预测值与实际观测值之间的相似性得分，评估模型的预测性能；6采用遗传规划算法对预测的Knee‑points进行曲线拟合；计算拟合曲线与真实容量曲线之间的损失，评估拟合的精确性。本发明属于锂电池退化分析与预测技术领域，预测精度高，模型可解释性好。
主权项：1.基于双路径编码与遗传规划的电池容量退化曲线预测方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、识别锂离子电池真实容量退化曲线中的拐点；步骤2、对锂电池的真实容量退化曲线进行归一化处理，形成训练数据集和测试数据集；步骤3、构建双路径自编码器网络；步骤4、将训练数据集输入到双路径自编码器网络中，获取最优的模型；步骤5、利用双路径自编码器网络预测锂电池的Knee-points，计算预测值与实际观测值之间的相似性得分，评估模型的预测性能；步骤6、采用遗传规划算法对预测的Knee-points进行曲线拟合；计算拟合曲线与真实容量曲线之间的损失，评估拟合的精确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于双路径编码与遗传规划的电池容量退化曲线预测方法
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