摘要
一种基于自适应生成对抗网络的电池寿命预测方法及系统,通过电池管理系统的传感器采集电池使用数据;对采集的数据进行人工标注,标注类别包括“正常”、“异常”和“性能下降”;结合所述数据和所述标注构建数据集;采用基于自适应混沌优化的生成对抗网络生成额外的训练数据,加入所述数据集,完成数据扩充;读取所述数据集,采用基于量子拓扑相的极限学习机算法训练电池寿命预测模型,得到分类结果;将实时样本输入所述电池寿命预测模型进行电池寿命预测。本发明能够提高电池寿命预测结果的准确性和可靠性,更有效地捕捉电池性能衰减的非线性特征,在处理复杂数据时提供更高的效率和准确率。
技术关键词
电池寿命预测方法
生成对抗网络
极限学习机算法
量子态
电池寿命预测系统
参数
多尺度
矩阵
数据处理模块
电池放电深度
数据采集模块
序列
健康状态信息
电池健康状态
电池特征
非线性特征
系统为您推荐了相关专利信息
工具面角测量方法
旋转导向钻井工具
残差神经网络
条件生成对抗网络
动态数学模型
损耗
生成对抗网络
净水器滤芯寿命
随机噪声
数据
广告投放优化方法
广告模型
迁移学习模型
样本
广告主
变电站后备电源
状态监控方法
铅酸电池
支持向量机分类算法
电化学阻抗谱