论文辅导 | 基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估

辅导文章

模型描述

准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题,提出基于多健康特征的贝叶斯优化(BO)算法优化卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络预测模型。基于NASA 公开锂电池数据,提取3 种健康特征。将CNN 与BiLSTM 结合,提高时间序列数据处理能力,加入BO 算法自动搜寻最优参数集,避免组合网络模型陷入局部最优,从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型,结果表明所提方法预测准确度最高,可有效估计锂电池的健康状态,平均绝对误差和方均根误差均在1%以内。


预测效果

相关推荐
moonless022228 分钟前
🌈Transformer说人话版(二)位置编码 【持续更新ing】
人工智能·llm
小爷毛毛_卓寿杰28 分钟前
基于大模型与知识图谱的对话引导意图澄清系统技术解析
人工智能·llm
聚客AI38 分钟前
解构高效提示工程:分层模型、文本扩展引擎与可视化调试全链路指南
人工智能·llm·掘金·日新计划
摆烂工程师1 小时前
Claude Code 落地实践的工作简易流程
人工智能·claude·敏捷开发
亚马逊云开发者1 小时前
得心应手:探索 MCP 与数据库结合的应用场景
人工智能
大明哥_1 小时前
100 个 Coze 精品案例 - 小红书爆款图文,单篇点赞 20000+,用 Coze 智能体一键生成有声儿童绘本!
人工智能
聚客AI1 小时前
🚀拒绝试错成本!企业接入MCP协议的避坑清单
人工智能·掘金·日新计划·mcp
rocksun2 小时前
GraphRAG vs. RAG:差异详解
人工智能
一块plus2 小时前
什么是去中心化 AI?区块链驱动智能的初学者指南
人工智能·后端·算法
机器学习之心2 小时前
经典灰狼算法+编码器+双向长短期记忆神经网络,GWO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测,作者:机器学习之心!
神经网络·bilstm·gwo-transformer