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一种基于大数据迁移学习的动力电池预测方法

基本信息

申请号 CN202110388363.7 申请日 -
公开（公告）号 CN113094994A 公开（公告）日 2021-07-09
申请公布号 CN113094994A 申请公布日 2021-07-09
分类号 G06F30/27（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 赵建强;朱卓敏 申请（专利权）人 上海电享信息科技有限公司
代理机构 苏州创元专利商标事务所有限公司 代理人 孙仿卫
地址 200000上海市徐汇区虹桥路333号2幢162室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于大数据迁移学习的动力电池预测方法，该方法为：基于动力电池的大数据建立并训练用于预测动力电池的带有若干项预留特征的迁移学习预训练模型；当需要对新类型动力电池进行预测时，利用新类型动力电池的部分时序数据微调训练迁移学习预训练模型，将新类型动力电池的部分时序数据中的部分特征对应应用到预留特征中，得到适用于新类型动力电池的新预测模型，再利用新预测模型对待预测的动力电池进行预测并得到预测结果。本发明能够加快模型开发速度、解决新动力电池产品数据偏少时的模型开发问题，解决了不同动力电池产品数据特征不统一的问题，能够降低模型开发难度，提高模型开发效率。