摘要
本申请涉及一种电池老化预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取样本电池的样本老化数据;针对样本老化数据进行数据增强处理,获得数据增强后的样本老化数据;提取数据增强后的样本老化数据中的特征;将特征输入至待训练模型,将待训练模型输出的预测老化数据与数据增强后的样本老化数据进行对比,根据比对结果进行训练,得到训练后的电池老化预测模型;获取待测电池的老化数据;提取待测电池的老化数据中的特征;将特征输入电池老化预测模型中,得到待测电池的老化数据的未来变化趋势。采用该方法可以降低电池老化预测方法的成本,达到低能耗、训练时间短且预测精度可接受的效果。
技术关键词
待测电池
老化预测方法
特征提取网络
数据
样本
生成器网络
计算机设备
计算机程序产品
可读存储介质
处理器
参数
模块
预测装置
算法
存储器
精度
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大语言模型
样本
模型训练方法
内容生成方法
认知状态识别
无人驾驶清扫车
清扫作业方法
PurePursuit算法
规划算法
算法规划