一种汽车电池荷电状态预测方法及装置

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一种汽车电池荷电状态预测方法及装置
申请号:CN202510503199
申请日期:2025-04-22
公开号:CN120030317A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种汽车电池荷电状态预测方法及装置,该方法包括:获取样本数据集和预先构建的混合神经网络模型;通过样本数据集对混合神经网络模型进行训练,得到训练后的荷电状态预测模型;获取待预测车辆的实时车辆数据;对实时车辆数据进行特征处理,得到第一层归一化特征;对第一层归一化特征进行特征处理,得到第二层归一化特征;对第二层归一化特征进行特征处理,得到第三层归一化特征;对三层归一化特征进行特征拼接处理,得到目标特征;将目标特征输入至预测头进行电池荷电状态预测处理,得到预测结果。该方法及装置能够准确预测车辆的电池荷电状态,准确度高,有助于进一步提升电动汽车的性能和可靠性。
技术关键词
汽车电池荷电状态 混合神经网络模型 车辆运行数据 电池荷电状态预测 特征提取模块 样本 注意力 计算机程序指令 预测特征 拉格朗日插值法 积层 预测装置 处理单元 矩阵 输出特征 电子设备
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