【摘 要】
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针对构建锂电池寿命预测数学模型复杂且易出现过拟合及泛化能力差的问题,提出集合经验模态分解(EEMD)和门控循环单元(GRU)并采用网格搜索(GS)的时序分解-集成模型(EEMD-GSGRU
【机 构】
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智能计算与信息处理教育部重点实验室（湘潭大学）,湖南省多能源协同控制技术工程研究中心,湖南省风电装备与能源变换2011协同创新中心,大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572416),湖南省自然科学基金项目(2020JJ6023),大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室开放课题
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针对构建锂电池寿命预测数学模型复杂且易出现过拟合及泛化能力差的问题,提出集合经验模态分解(EEMD)和门控循环单元(GRU)并采用网格搜索(GS)的时序分解-集成模型(EEMD-GSGRU)。该模型首先将锂电池剩余容量数据进行信号分解,分解成总占比大的趋势因子和总占比小的误差因子,将分解时间序列分别预测GRU再合并进行实时滚动预测,最后使用GS搜索网络参数,使用Adam优化策略更新GRU网络权重。最后将NASA提供的锂电池数据集用于该模型,并与其他算法进行对比证明本EEMD-GSGRU模型优越性,本模型1
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