基于集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的鋰離子電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)

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摘要：文章提出了一種基于TCNTransformer集成模型的鋰離子電池健康狀態(tài)（State of Health， SOH）預(yù)測(cè)方法。該方法結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporal Convolutional Network，TCN）捕捉時(shí)間序列局部特征和長期依賴的優(yōu)勢(shì)與Transformer自注意力機(jī)制建模全局關(guān)系的能力，提高預(yù)測(cè)精度。（剩余5022字）