基于改进LSTM的变电站铅酸电池寿命预测

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提出适用于变电站铅酸电池的寿命预测模型。引入集合经验模态分解法对长短期记忆神经网络模型进行改进,将电池使用寿命的特征量进行分解,构建多层结构的预测模型,提升预测结果的准确率。对比仿真结果发现,提出的改进方法可适用于小样本下的预测模型训练,且在各个样本中的平均绝对误差(MAE)不超过3 Ah,均方根误差(RMSE)不超过4 Ah。
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