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
非门由也1 小时前
《sklearn机器学习——数据预处理》类别特征编码
人工智能·机器学习·sklearn
FairyGirlhub2 小时前
神经网络的初始化:权重与偏置的数学策略
人工智能·深度学习·神经网络
大写-凌祁6 小时前
零基础入门深度学习:从理论到实战,GitHub+开源资源全指南(2025最新版)
人工智能·深度学习·开源·github
焦耳加热6 小时前
阿德莱德大学Nat. Commun.:盐模板策略实现废弃塑料到单原子催化剂的高值转化,推动环境与能源催化应用
人工智能·算法·机器学习·能源·材料工程
深空数字孪生6 小时前
储能调峰新实践:智慧能源平台如何保障风电消纳与电网稳定?
大数据·人工智能·物联网
wan5555cn6 小时前
多张图片生成视频模型技术深度解析
人工智能·笔记·深度学习·算法·音视频
格林威7 小时前
机器视觉检测的光源基础知识及光源选型
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉·视觉检测
今天也要学习吖8 小时前
谷歌nano banana官方Prompt模板发布,解锁六大图像生成风格
人工智能·学习·ai·prompt·nano banana·谷歌ai
Hello123网站8 小时前
glean-企业级AI搜索和知识发现平台
人工智能·产品运营·ai工具
AKAMAI8 小时前
Queue-it 为数十亿用户增强在线体验
人工智能·云原生·云计算