本发明公开了一种基于混沌理论和非线性系统的
锂电池容量预测方法,该方法基于非线性分析方法深入挖掘锂电池化成,分容数据的内在动态特征,构造出一个包含丰富信息的混沌相空间,为放电容量预测提供了一个优良的特征空间,由此便可以在特征空间上进行特征降维提取,将提取的降维特征填充到训练集中,并利用填充后的训练集训练机器学习模型,从而建立起锂电池的容量预测模型。本发明突破传统方法的静态和精度瓶颈,可动态及高精度预测锂电池的放电容量,大幅减少分容工艺的时间和能耗。
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