一种基于深度学习的锂电池温度预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的锂电池温度预测方法与系统，包括：采用数据预处理技术，对收集到的历史温度数据进行清洗和标准化处理，去除异常值和噪声，确保输入数据的质量和一致性；采用机器学习算法中的长短期记忆网络(LSTM)，利用其优秀的时序数据处理能力，来学习电池温度变化的时序性和非线性特征；通过长短期记忆网络模型，对电池未来的温度变化进行预测，模型将根据历史数据中学到的温度变化模式来进行预测；对模型进行训练和调优，使用交叉验证方法来评估模型的性能，确保预测的准确性和泛化能力。