[发明专利]一种基于iPSO-LSTM模型的动力电池温度预测方法在审
| 申请号： | 202310045702.0 | 申请日： | 2023-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN116029183A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王子赟;边天贻;王艳;张俊杰;纪志成 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06N3/08;G06F18/214;G06N3/0442;G06F119/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 吕永芳 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于iPSO‑LSTM模型的动力电池温度预测方法，属于动力电池制造预测技术领域。所述方法定义惰性粒子，迭代过程中将惰性粒子的位置重置为全局最优粒子的位置，但不改变该粒子的搜索速度。通过重置位置但不改变搜索速度的策略使更换位置后的粒子拥有了搜索意义，并且不进行时间浪费。本申请添加惰性粒子的定义与处理策略使得iPSO‑LSTM模型在不损失精度的同时增加了收敛的速度，降低了无效粒子搜索的可能性，同时增大了每轮最优值附近的搜索范围，最终快速准确的寻优得到最优超参数，将最优超参数带入LSTM模型实现对于动力电池温度的快速准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ipso lstm 模型 动力电池 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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