基于LSTM和注意力机制的电池容量预测方法及系统

本发明公开了基于LSTM和注意力机制的电池容量预测方法及系统，方法包括：获取待检测电池的容量衰减数据；构建电池容量预测模型；将待检测电池的容量衰减曲线输入电池容量预测模型中进行预测，获得预测结果；其中，电池容量预测模型为引入注意力机制的长短期记忆神经网络。通过结合长短期记忆网络和注意力机制，本发明能够更准确地捕捉电池放电容量数据中的时间依赖性，从而提高电池寿命预测的精度。