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一种缺失观测值条件下锂电池剩余寿命预测方法

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摘要

本发明涉及缺失观测值条件下锂电池剩余寿命预测方法，包括步骤：1)缺失观测值条件下的锂电池剩余寿命预测方法总体框架设计；2)预处理模块算法设计，包括引入极端学习机ELM算法、单点插值算法ELMSI设计、多重插值算法ELMMI设计；3)预测模块算法设计，包括核化极限学习机设计、多步超前预测算法设计；4)ELMMI多重插值算法模型训练；5)多步超前预测方法模型训练。本发明的有益效果是：本发明提出将多重插值算法ELMMI与不同多步超前预测方法相结合，构建基于多重插值算法的多步超前预测器，能够实现准确和稳定的估计过程。

著录项

  • 公开/公告号CN109815995A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学城市学院;

    申请/专利号CN201910011104.5

  • 发明设计人 汪秋婷;沃奇中;戚伟;肖铎;刘泓;

    申请日2019-01-07

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06F17/16(20060101);G06F17/18(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33101 杭州九洲专利事务所有限公司;

  • 代理人张羽振

  • 地址 310015 浙江省杭州市湖州街50号

  • 入库时间 2024-02-19 10:28:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190107

    实质审查的生效

  • 2019-05-28

    公开

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