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
catchadmin10 分钟前
PHP 快速集成 ChatGPT 用 AI 让你的应用更聪明
人工智能·后端·chatgpt·php
编程武士4 小时前
从50ms到30ms:YOLOv10部署中图像预处理的性能优化实践
人工智能·python·yolo·性能优化
max5006004 小时前
基于Meta Llama的二语习得学习者行为预测计算模型
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘·llama
月疯5 小时前
OPENCV摄像头读取视频
人工智能·opencv·音视频
极客天成ScaleFlash5 小时前
极客天成让统一存储从云原生‘进化’到 AI 原生: 不是版本升级,而是基因重组
人工智能·云原生
王哥儿聊AI5 小时前
Lynx:新一代个性化视频生成模型,单图即可生成视频,重新定义身份一致性与视觉质量
人工智能·算法·安全·机器学习·音视频·软件工程
_pinnacle_6 小时前
打开神经网络的黑箱(三) 卷积神经网络(CNN)的模型逻辑
人工智能·神经网络·cnn·黑箱·卷积网络
Ada's6 小时前
深度学习在自动驾驶上应用(二)
人工智能·深度学习·自动驾驶
张较瘦_6 小时前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 从“人工扒日志”到“AI自动诊断”:LogCoT框架的3大核心创新
论文阅读·人工智能·软件工程
lisw056 小时前
连接蓝牙时“无媒体信号”怎么办?
人工智能·机器学习·微服务