基于RNN和Materials Proiect的电池材料比能量和比容量预测方法

本发明提出了一种基于RNN和Materials Proiect的电池材料比能量和比容量预测方法，包括：步骤1、从Materials Project数据库中收集电池材料的相关数据，包括：材料的化学成分、晶体结构数据、物理性质数据；物理性质数据包括比能量和比容量；经过数据预处理，确定用于训练RNN模型的数据，包括晶体结构数据、比能量和比容量；步骤2、RNN模型结构设计：根据晶体结构数据的特点，设计输入层的神经元数量；根据晶圆结构的复杂度，设计隐藏层的隐藏单元数量；将电池材料的比能量和比容量预测值设计为输出层的输出；步骤3、RNN模型训练与优化；步骤4、电池材料比能量和比容量预测。本发明在预测电池材料进行比能量和比容量方面，实现了RNN模型和materials project数据库的有效结合。