基于VMD和優(yōu)化CNN?GRU的鋰電池剩余使用壽命間接預(yù)測

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摘  要： 準確預(yù)測鋰電池的剩余使用壽命（RUL）對降低電池使用風(fēng)險有著至關(guān)重要的作用。為了解決電池容量在實際應(yīng)用中不易獲得以及單一門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）不能有效提取數(shù)據(jù)間的深層特征等問題，提出一種基于間接健康因子的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即融合變分模態(tài)分解（VMD）、一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D?CNN）和麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化GRU的組合剩余使用壽命預(yù)測模型。（剩余9712字）