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雷达卡
MATLAB
实现基于
VAE—BiGRU
变分自编码器结合深度学习的电池
SOH预测模型的详细项目实例
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随着可再生能源和电动交通工具的发展，电池作为其中关键的储能装置，得到了广泛应用。然而，电池的性能衰退（State of Health, SOH）问题，直接影响了设备的使用寿命与安全性。电池SOH预测模型成为了电池管理系统中的重要组成部分，尤其是在电动汽车、电力储能等领域，它能够实时监控电池状态，提前预警电池故障，保障设备的安全性和可靠性。目前，随着深度学习技术的发展，传统的电池SOH预测方法已逐步被更为高效和准确的深度学习模型所替代。
本项目采用了变分自编码器（VAE）和双向长短期记忆网络（BiGRU）的结合，提出了一种新的电池SOH预测模型。VAE是一种生成式模型，能够从观测数据中学习到潜在的分布特征，适用于处理复杂的非线性问题；而BiGRU是一种适合序列数据处理的网络结构，通过双向的递归神经网络（RNN）有效地捕捉时间序列数据中的前后依赖关系。通过将VAE与BiG ...
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