本发明提供了一种基于多尺度注意力机制的
锂电池荷电状态预测方法，所述多尺度注意力机制中各时间节点的关系构建一种多尺度层次结构神经网络模型，每个非叶子节点有C个子节点，每个节点只关注有限的若干个key，尺度间连接对原始时间序列建立了多尺度的表示，位于最小尺度的节点对应与时间序列中的原始点，而位于较大尺度的节点对应时间序列在较低分辨率上表现出来的特征，本发明的有益效果在于：多尺度注意力机制引入锂电池SOC预测模型中，在增强长时依赖性捕捉能力的同时降低了模型复杂度，能够实现高精度在线式锂电池SOC预测。
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“基于多尺度注意力机制的锂电池荷电状态预测方法” 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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来源：北方有色网
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