[发明专利]电池电荷状态的预测方法及预测装置、存储介质、设备在审
| 申请号： | 202010549995.2 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111695301A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 郭媛君;杨之乐;刘凯龙;张艳辉;牟晓琳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于神经网络模型的电池电荷状态的预测方法及预测装置、计算机可读存储介质、计算机设备。该预测方法包括：获取电池的历史电荷状态数据；利用预构建的筛选模型从历史电荷状态数据中选取若干时刻的历史输入数据和历史输出数据作为训练数据；利用训练数据对初始的神经网络模型进行训练；对训练完成的神经网络模型进行优化处理，获得目标神经网络模型；将获取的电池的实时输入数据输进目标神经网络模型，目标神经网络模型输出电池的实时电荷状态数据。该预测方法从历史电荷状态数据中选取部分数据作为训练数据，能够充分挖掘历史数据信息，具有更高的灵活性与实用性，可以减少运算量，减少训练时间，可以减小模型误差，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 电池 电荷 状态 预测 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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