一种回归模型的训练方法及开关损耗数据的预测方法

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一种回归模型的训练方法及开关损耗数据的预测方法
申请号:CN202410918453
申请日期:2024-07-09
公开号:CN118885982A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种回归模型的训练方法及开关损耗数据的预测方法,通过获取功率管的静态参数,并根据目标回归模型以及静态参数,预测功率管的开关损耗数据,目标回归模型为基于功率管的静态参数与功率管的开关损耗数据之间的回归关系建立,且经过开关损耗样本数据和开关损耗预测数据进行训练得到的,基于训练后的目标回归模型能够准确预测与静态参数对应的开关损耗数据,减少了对开关损耗数据进行测量的情况,进而减少了测量的工作量,提高了预测开关损耗数据的效率。
技术关键词
预测误差 参数 功率管 样本 数据 关系 可读存储介质 神经网络模型 处理器 终端设备 存储器 计算机 工作量 开关 精度
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