本发明提供了一种基于神经网络与周期核函数GPR的
锂电池健康状态预测方法,该方法包括:基于神经网络核函数以及周期核函数确定协方差函数,以构建GPR预测模型;对GPR预测模型中的均值函数和协方差函数中的超参数进行初始化;利用对数极大似然估计函数对超参数进行最优化;将训练数据和测试数据输入到GPR预测模型中,以获得测试数据的值。本发明的上述锂电池健康状态预测方法,能够使得对电池SOH值的预测的准确度和精度较高,不确定度较低。
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“基于神经网络与周期核函数GPR的锂电池健康状态预测方法” 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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