摘要
本发明涉及燃料电池技术领域,具体的说是一种能够有效提高燃料电池使用寿命预测准确度,进而有利于提高燃料电池运行可靠性和安全性的基于多特征指标融合的车用燃料电池寿命智能预测方法,与现有技术相比,多特征健康指标融合将燃料电池的输出电压重新构建表征燃料电池波动项、周期项和长期衰减分量的新型健康指标,提出的车用燃料电池寿命智能预测方法集成了多种预测算法和优化算法,其能根据输入数据类型选择合适的预测方法以提高寿命预测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
车用燃料电池
智能预测方法
经验模态分解方法
表征燃料电池
LSTM预测方法
质子交换膜燃料电池
LSTM模型
注意力机制
注意力模型
数据
灰狼优化算法
门控循环单元
GRU模型
燃料电池使用寿命
位置更新
群体智能优化算法
指标
矩阵
电压
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智能预测方法
天然气
冗余特征
特征选择算法
数据
冶炼烟气制酸
智能预测方法
数据驱动模型
时间序列预测模型
智能预测系统
分类识别方法
映射误差
错位
风险评估模型
移动终端
人工智能预测方法
二分类模型
静脉
引入注意力机制
影像