基于CNN-BiLSTM-AT混合模型的新能源汽車鋰離子電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)

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摘要：快速準(zhǔn)確的健康狀態(tài)預(yù)測(cè)能夠提高新能源汽車鋰離子電池的長(zhǎng)期使用安全性和可靠性，可為電池管理系統(tǒng)的優(yōu)化提供可靠的數(shù)據(jù)支持。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和注意力機(jī)制（AT）技術(shù)，提出并驗(yàn)證了CNN-BiLSTM-AT混合模型的預(yù)測(cè)有效性。以三元鋰電池和磷酸鐵鋰電池為例，將CNN-BiLSTM-AT模型與其他6種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比。（剩余2955字）