一种基于深度学习的电池分析方法及装置

本申请提供了一种基于深度学习的电池分析方法及装置，涉及电池分析技术领域。在执行所述方法时，先在电池的充电过程中，实时采集所述电池的核心数据，后对核心数据进行预处理，得到处理后的核心数据，最后将处理后的核心数据输入至电池分析模型中，该电池分析模型包括卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型，卷积神经网络模型用于预测电池的健康状态、使用寿命、或故障类别，长短期记忆网络模型用于预测电池的健康状态或故障类别，以此可以基于实时采集的核心数据得到电池分析结果，此外在将核心数据输入至电池分析模型之前，先将核心数据进行预处理，可以输入模型的数据质量，进而提高电池分析的准确性。这样，可以提高电池分析的效率和准确性。