一种基于深度学习的电动车电池寿命预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的电动车电池寿命预测方法，包括以下步骤：S1、采集电动车电池的多源数据，包括电池电压、电流、温度、充放电次数、充放电深度、电池健康状态历史数据，以及电动车行驶过程中的路况信息和驾驶习惯数据；S2、对采集到的数据进行清洗、插值和归一化处理；S3、构建改进的Transformer模型，在编码器层引入注意力机制增强模块，在输出层之后连接多层感知机。本发明通过生成电池寿命预警信息，为用户提供了及时的电池维护指导，有助于提高电动车的使用安全性和降低使用成本。