论文辅导 | 基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估

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模型描述

准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题，提出基于多健康特征的贝叶斯优化（BO）算法优化卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络预测模型。基于NASA 公开锂电池数据，提取3 种健康特征。将CNN 与BiLSTM 结合，提高时间序列数据处理能力，加入BO 算法自动搜寻最优参数集，避免组合网络模型陷入局部最优，从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型，结果表明所提方法预测准确度最高，可有效估计锂电池的健康状态，平均绝对误差和方均根误差均在1%以内。

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预测效果

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原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/139986404