[发明专利]一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法在审
| 申请号： | 202210817802.6 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115372827A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 梁晓嫱;佟玉琦;宛棋;陈亚东;田崔钧 | 申请（专利权）人： | 中国北方车辆研究所 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/382 |
| 代理公司： | 北京艾纬铂知识产权代理有限公司 16101 | 代理人： | 高会允 |
| 地址： | 100072*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于长短时记忆网络的电池SOC预测方法，能够捕获电池SOC预测时序，预测结果更加准确。本发明按照改造后的长短时记忆网络的结构，构建三层的径向基神经网络；随后下载NASA的电池数据集，根据电压，电流，温度，时间等信息组织从数据到SOC的数据格式；然后随机初始化改进长短时记忆网络的参数；其次，将数据输入到构建好的长短时记忆网络当中，得到输出；再次，根据时序梯度下降法，更新相关参数；再次，确定模型参数，模型训练过程结束；最后，将测试数据输入到训练好的模型当中便可以进行电池SOC预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短时记忆 网络 电池 soc 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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