电芯烘箱水含量在线预测方法及系统

本发明提供电芯烘箱水含量在线预测方法及系统，方法包括：采用卷积——门控循环神经网络模型CNN‑GRU，以起始电芯水含量、烘烤过程中烘箱温度以及压力变化的时间序列作为输入数据，供输出烘烤后的电芯水含量的预测值；数据经过GRU模块中的GRU层，进行特征提取并进入注意力层，并通过自主学习进行权重分配，以通过模型训练操作，优化卷积——门控循环神经网络模型CNN‑GRU的模型结构；选择均方误差MSE作为损失函数；获取预测数据。本发明解决了即时反馈实现困难、设备成本高的技术问题。