摘要
本公开提供了一种放电容量的预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质,模型训练方法包括:获取数据样本集,数据样本集包括负极材料样本的特征数据样本和放电容量数据样本,放电容量数据样本通过对负极材料样本进行电化学测试得到;以数据样本集中的特征数据样本作为输入,数据样本集中的放电容量数据样本作为输出,对至少一个基础模型进行训练,得到目标预测模型,通过目标预测模型可以直接对负极材料的放电容量进行预测,相较于传统的电化学测试,操作简单,大大节省了在人力、物力以及时间成本上的消耗。
技术关键词
模型训练方法
样本
负极材料
基础
模型训练装置
极片压实密度
人造石墨材料
皮尔逊相关系数
模型训练模块
数据获取模块
预测装置
电子设备
程序
处理器
指令
可读存储介质
指数
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
主成分分析算法
矩阵
粒子群优化支持向量机
灰狼算法
机械设备故障诊断技术
查询特征
动作策略
数据访问模式
分片
深度强化学习模型
时间信息获取方法
时间寄存器
GNSS模块
计算机可执行指令
车载应用程序