基于长短期记忆网络的锂电池循环寿命预测

• 作者: 王军祥
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 锂电池 长短期记忆 循环寿命 预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 282-285
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2020.03.011

摘要

目前针对锂电池的研究已经成为全球的研究热点.其中,一个重要的研究就是锂电池循环寿命的预测.循环寿命的预测可以大大地缩短循环寿命检测周期,节约开发成本.通过建立长短期记忆预测模型,有效地模拟锂电池循环寿命的检测过程从而得到其循环寿命,并将该模型与BP神经网络及SVR模型进行对比,验证了其在锂电池循环寿命预测上的有效性和优越性.