一種基于大數據遷移學習的動力電池預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110388363.7 申請日 -
公開（公告）號 CN113094994A 公開（公告）日 2021-07-09
申請公布號 CN113094994A 申請公布日 2021-07-09
分類號 G06F30/27（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 趙建強;朱卓敏 申請（專利權）人 上海電享信息科技有限公司
代理機構 蘇州創(chuàng)元專利商標事務所有限公司 代理人 孫仿衛(wèi)
地址 200000上海市徐匯區(qū)虹橋路333號2幢162室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于大數據遷移學習的動力電池預測方法，該方法為：基于動力電池的大數據建立并訓練用于預測動力電池的帶有若干項預留特征的遷移學習預訓練模型；當需要對新類型動力電池進行預測時，利用新類型動力電池的部分時序數據微調訓練遷移學習預訓練模型，將新類型動力電池的部分時序數據中的部分特征對應應用到預留特征中，得到適用于新類型動力電池的新預測模型，再利用新預測模型對待預測的動力電池進行預測并得到預測結果。本發(fā)明能夠加快模型開發(fā)速度、解決新動力電池產品數據偏少時的模型開發(fā)問題，解決了不同動力電池產品數據特征不統(tǒng)一的問題，能夠降低模型開發(fā)難度，提高模型開發(fā)效率。