基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測

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摘要： 針對傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測模型所存在的精確度低、魯棒性差等問題，構(gòu)建了一個融合非線性與線性特征的時序預(yù)測模型，其中多尺度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成非線性時序預(yù)測分支，自回歸模型構(gòu)成線性分支。兩個分支并聯(lián)，最終通過全連接層輸出預(yù)測結(jié)果。模型具備非線性部分的泛化能力和線性部分的記憶能力，對輸入的幅值變化更加靈敏，并采用鯨魚優(yōu)化算法尋找最優(yōu)模型超參數(shù)。（剩余10896字）