一种基于改进沙猫群算法的电动汽车充电电池剩余SOC预测方法

本发明公开一种基于改进沙猫群算法的电动汽车充电电池剩余SOC预测方法，首先采集历史充电数据，对数据进行预处理；然后通过对用户充电信息的分析了解到，电动汽车充电后剩余SOC主要受到充电时的电流、充电电量、充电效率、时间和电池的额定容量影响；根据以上影响因素构建特征矩阵，作为电动汽车充电电池剩余SOC预测模型的输入；然后，搭建基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络组成双通道特征提取模块的预测模型，使用沙猫群优化算法优化混合神经网络模型的超参数；其次融合自注意力机制来加强各特征之间的联系，以此来提高模型在时空特征上的提取能力；最后在优化后的预测模型中输入所述特征矩阵，进行充电电池剩余SOC预测。