一种基于数据驱动的磁芯损耗预测方法、计算机程序产品

一种基于数据驱动的磁芯损耗预测方法、计算机程序产品，包括以下步骤：步骤S1，构建磁芯损耗的经验补偿模型和机器学习预测模型；步骤S2，通过对经验补偿模型进行修正得到预测结果，通过机器学习预测模型进行修正得到预测结果；步骤S3，将两种预测结果分别通过构建的神经网络训练，得到预测结果的补偿值；步骤S4，对预测结果以及补偿值分别适配权重参数；步骤S5，通过预测结果以及补偿值，结合其权重参数计算磁芯损耗的预测值，通过遗传算法迭代得到磁芯损耗最优参数。本发明的基于数据驱动的磁芯损耗预测方法、计算机程序产品，大大减少了预测结果与真实损耗的均方误差。