本发明涉及
锂电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于神经网络常微分方程的锂电池健康状态估计方法，包括如下步骤：步骤1、对收集到的锂电池数据集进行预处理得到原始数据集；步骤2、将所述原始数据集分类成训练数据集和测试数据集；步骤3、将所述训练数据集输入至通过元学习剪枝后得到的轻量化ODE网络，对所述轻量化ODE网络进行训练得到锂电池的预测容量，并通过所述测试数据集对训练后的轻量化ODE网络进行测试。本发明将元学习剪枝(Meta‑pruning)应用在ODE网络中，简化网络结构并减少网络参数量，达到进一步精简轻量化的ODE网络的效果，并提高神经网络预测锂电池SOH的精度。
声明：
“基于神经网络常微分方程的锂电池健康状态估计方法” 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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编辑：管理员
来源：北方有色网
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