[发明专利]一种基于强化学习的动力电池制造能力在线预测方法在审
申请号: | 202210098257.X | 申请日: | 2022-01-19 |
公开(公告)号: | CN114418234A | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
发明(设计)人: | 王子赟;李南江;王艳;陈宇乾;纪志成 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人: | 张勇 |
地址: | 214122 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于强化学习的动力电池制造能力在线预测方法,属于动力电池制造预测领域。所述方法通过提出新的组合预测模型形式对于不同预测方法的预测值进行合理切分组合,其次相对于传统的神经网络往往采用经验数据设定隐含层的层数,难以做到对电池制造能力预测模型的最佳适配,本申请利用强化学习构建循环神经网络和长短时记忆网络模型的隐含层学习环境,求解网络模型隐含层的最优层数,降低隐含层的预测偏差;进而构建组合模型的权重学习环境,经过迭代训练后得到最优权重,最终构造动力电池制造能力组合预测模型,进一步提高了针对动力电池制造能力预测的预测精度和可靠性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 强化 学习 动力电池 制造 能力 在线 预测 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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