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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）預測方法。該方法結(jié)合時間卷積網(wǎng)絡（Temporal Convolutional Network，TCN）捕捉時間序列局部特征和長期依賴的優(yōu)勢與Transformer自注意力機制建模全局關(guān)系的能力，提高預測精度。（剩余5022字）
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基于集成機器學習模型的鋰離子電池健康狀態(tài)預測
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