[发明专利]基于实测大数据和人工智能学习算法的电池寿命预测方法有效
申请号: | 202010770225.0 | 申请日: | 2020-08-04 |
公开(公告)号: | CN111948561B | 公开(公告)日: | 2022-12-27 |
发明(设计)人: | 高新华 | 申请(专利权)人: | 上海安趋信息科技有限公司 |
主分类号: | G01R31/392 | 分类号: | G01R31/392;G01R31/396;G01R31/3842;G06K9/62 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 吴宝根;徐俊 |
地址: | 200120 上海市浦东新区中国(上海)*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于实测大数据和人工智能学习算法的电池寿命预测方法。本发明应用人工智能学习算法原理来处理海量采集的对象电池组实测参数,通过大数据建模及人工智能学习算法对模型的自动实时修正,能够逐渐进化为较为全面的反映电池全周期寿命的智能模型,从而提高对蓄电池寿命的预测精度。本发明就是将人工智能学习算法应用于对象电池组海量数据的处理之中,构造电池寿命预测知识库,并建立基本的建模规则和学习规则,通过大数据的训练来不断的完善蓄电池寿命预测模型,在应用中获得较为精准的预测结果。 | ||
搜索关键词: | 基于 实测 数据 人工智能 学习 算法 电池 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】:
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