摘要
本发明提供了一种基于TDA的电池寿命预测方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:获取电池的循环数据并进行预处理;提取电池的循环数据中的物理特征和TDA特征形成特征矩阵作为输入数据集;通过所述输入数据集对随机森林模型进行训练,通过5折交叉验证优化超参数,得到训练好的随机森林模型;基于训练好的随机森林模型,对电池的剩余循环寿命进行预测,输出电池的预测寿命值,以解决预测电池寿命时存在的特征间的多样性和冗余性的问题。
技术关键词
电池寿命预测方法
随机森林模型
超参数
模型训练模块
电池寿命预测装置
数据
预测电池寿命
训练集
误差
点云
矩阵
可视化图表
可读存储介质
处理器
小叶
内阻
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
数据加密
验证方法
路径匹配
动态路径优化
区块链存证
上行信道估计方法
超参数
噪声方差
大规模MIMO系统
压缩感知方法
网络拓扑结构
故障分析模型
故障特征
恢复方法
网络节点