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基于神经网络的锂离子电池负极材料能量密度预测方法

738   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 22:00:42
本发明公开了一种基于神经网络的锂离子电池负极材料能量密度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集材料数据，并对材料数据进行预处理后得到总样本集，将分为测试集样本和训练集样本；步骤2：构建BP神经网络模型；步骤3：初始化BP神经网络模型的各项参数；步骤4：对BP神经网络模型进行训练，得到最佳的预测网络；步骤5：对BP神经网络模型的拟合度进行测试；步骤6：在经过拟合度测试后的BP神经网络模型中输入待预测样本进行预测，得到负极材料能量密度。本发明可以很好的预测锂离子电池负极材料的能量密度，且过程快速稳定。
声明：
“基于神经网络的锂离子电池负极材料能量密度预测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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