多角度基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM模型的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)

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摘 要：通過(guò)構(gòu)建模型對(duì)鋰離子電池剩余使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，并探究溫度及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)所構(gòu)建模型預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度的影響，進(jìn)而提高模型的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。 提出自適應(yīng)噪聲完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D CNN）與雙向長(zhǎng)短期記憶（BiLSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法。選取容量作為健康因子，然后利用CEEMDAN對(duì)復(fù)雜不平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到穩(wěn)定的分量。（剩余14279字）