论文辅导 | 基于贝叶斯优化LSTM的锂电池健康状态评估方法

辅导文章

模型描述

在传统的 LSTM 神经网络中,超参数的取值对模型性能有很大影响,但人工调参很难得到最优解。 因此,本文加入了 BO 来迭代出最优超参数。 在利用LSTM 神经网络评估锂电池 SoH 的基础上,通过 BO来提高评估的精确度。

预测效果

相关推荐
果冻人工智能1 小时前
2025 年将颠覆商业的 8 大 AI 应用场景
人工智能·ai员工
代码不行的搬运工1 小时前
神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型
人工智能·神经网络·transformer
石小石Orz1 小时前
Three.js + AI:AI 算法生成 3D 萤火虫飞舞效果~
javascript·人工智能·算法
孤独且没人爱的纸鹤1 小时前
【深度学习】:从人工神经网络的基础原理到循环神经网络的先进技术,跨越智能算法的关键发展阶段及其未来趋势,探索技术进步与应用挑战
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
阿_旭1 小时前
TensorFlow构建CNN卷积神经网络模型的基本步骤:数据处理、模型构建、模型训练
人工智能·深度学习·cnn·tensorflow
羊小猪~~1 小时前
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·tensorflow·neo4j
只怕自己不够好1 小时前
RNN与LSTM,通过Tensorflow在手写体识别上实战
rnn·tensorflow·lstm
极客代码1 小时前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
zhangfeng11331 小时前
pytorch 的交叉熵函数,多分类,二分类
人工智能·pytorch·分类
Seeklike1 小时前
11.22 深度学习-pytorch自动微分
人工智能·pytorch·深度学习