Indexed by：
Abstract：
锂离子电池的剩余使用寿命预测是电池管理系统的重要组成部分.为解决锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题,提出一种基于门控循环单元和马尔科夫链的锂离子电池剩余使用寿命预测方法.首先,对数据进行数据清洗和数据规范,选择构建特征矩阵;然后,搭建基于门控循环单元网络的预测模型,并运用马尔科夫链算法对预测模型的初步结果进行误差修正,得到最终的预测结果.最后在多个公共数据集上验证该方法的性能,并与卷积神经网络、长短期记忆网络等多种算法进行对比.结果表明,该方法在锂离子电池的剩余使用寿命预测方面表现出优异的性能.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 2
Volume： 50
Page： 169-174
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 5
Affiliated Colleges：
