本发明基于统计学习理论,实现了一种粒子滤波与长短时记忆网络相结合的方法,有效解决了单一基于粒子滤波的锂离子电池寿命预测中存在的问题。本发明针对基于粒子滤波的锂离子电池寿命预测方法中所存在的不足,通过分析比较时间序列预测策略,实现了无测量值更新的粒子滤波的迭代预测算法,并将上述融合预测算法对锂离子电池的寿命进行预测。本发明有效地提高了锂离子电池寿命多步估计的精度。
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“基于粒子滤波和长短时记忆网络的锂离子电池寿命预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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