纯氧羊 2021-05-11 10:30 采纳率: 57.1%
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已结题

基于NASA电池老化数据,用BP神经网络预测循环寿命,应该以什么作为输入?

做毕设第一次自己做神经网络,查阅文献发现,一般会将数据分为训练集和测试集,用训练集训练神经网络,用测试集测试预测精度。我理解为训练集是模拟实际情况中历史运行数据,测试集模拟未来的真实数据。

然而大多数文献都是将循环次数、电压、电流、电化学阻抗、放电时间等作为网络输入,电池容量作为网络输出。但在实际的电池管理系统中,我们只能知道过去的电压、电流、放电时间等数据,并不能得到未来的这些数据来预测容量衰减。对于未来的数据,我们有的只是充放电循环次数。

也文献用的输入为一维,但并没有详细说明输入是不是循环次数,用BP神经网络达到了不错的预测精度,但我自己用matlab的神经网络工具箱来做一维预测,发现精度并不理想

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  • 有问必答小助手 2021-05-12 11:00
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