基于1DCNN-LSTM的锂离子电池SOH预测
首先采用多通道串联电压,电流,温度构建多维特征,然后采用1DCNN从样本数据中提取高级数据特征输入LSTM中以有效利用历史信息,最后通过全连接层输出电池SOH的预测结果.采用NASA锂离子电池容量衰减数据,对所应用的联合算法进行验证,结果表明,相较于其他预测算法,基于1DCNN-LSTM的算法具有更准确的SOH预测结果,其平均绝对误差(...
首先采用多通道串联电压、电流、温度构建多维特征,然后采用1DCNN从样本数据中提取高级数据特征输入LSTM中以有效利用历史信息,最后通过全连接层输出电池SOH的预测结果。采用NASA锂离子电池容量衰减数据,对所应用的联合算法进行验证,结果表明,相较于其他预测算法,基于1DCNN-LSTM的算法具有更准确的SOH预测结果,其平均...