| 注册
首页|期刊导航|储能科学与技术|基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法

基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法

黄煜峰 梁焕超 许磊

储能科学与技术2024,Vol.13Issue(8):P.2791-2802,12.
储能科学与技术2024,Vol.13Issue(8):P.2791-2802,12.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0145

基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法

黄煜峰 1梁焕超 1许磊2

作者信息

  • 1. 沈阳航空航天大学电子信息工程学院,辽宁沈阳110136
  • 2. 应急管理部沈阳消防研究所,辽宁沈阳110034
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/电池健康状态/自动编码器/Transformer网络/卡尔曼滤波器

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄煜峰,梁焕超,许磊..基于卡尔曼滤波算法优化Transformer模型的锂离子电池健康状态预测方法[J].储能科学与技术,2024,13(8):P.2791-2802,12.

基金项目

沈阳市自然科学基金专项(23-503-6-18) (23-503-6-18)

辽宁省科技厅应用基础研究计划项目(2023JH2/101300145)。 (2023JH2/101300145)

储能科学与技术

OA北大核心CSTPCD

2095-4239

访问量13
|
下载量0
段落导航相关论文