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基于鲸鱼优化算法的模型生成方法及数据预测方法

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本发明提供了基于鲸鱼优化算法的模型生成方法及数据预测方法，模型生成方法包括：对多个锂离子电池进行soak实验和充放电循环实验，得到自放电压降数据和充放电曲线；从每个充放电曲线中提取动态特征，将将其与自放电压降数据进行灰色关联度分析，得到每个充放电曲线对应的数组，提取每个数组中特性相同的数据组合为目标数据；根据预设条件，将各目标数据划分为两类数据，并进行随机组合，得到多种组合数据；分别训练多个梯度提升模型，使用鲸鱼算法优化预测值和回归树数量，得到最终的预测模型。本发明用于模拟常规技术中的soak方法，只需对待测锂离子电池进行一次充放电实验，即可获取到该待测锂离子电池的自放电压降数据，省时省力，且精度较高。

著录项

公开/公告号CN113901721A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN202111185910.8
发明设计人刘征宇;何慧娟;黄威;王可晴;谢娟;
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申请日2021-10-12
分类号G06F30/27(20200101);G06N3/00(20060101);
代理机构31219 上海光华专利事务所(普通合伙);
代理人王积毅
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 13:35:32

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