基于一维卷积神经网络与长短期记忆网络结合的电池荷电状态预测方法

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针对电池荷电状态(SOC)预测的精确度与稳定性问题以及深层神经网络的梯度消失问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1D CNN)与长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)结合的电池SOC预测方法——1D CNNLSTM模型。1D CNN-LSTM模型将电池的电流、电压和电阻映射到目标值SOC。首先,通过一层一维卷积层从样本数据中提取出高级数据特征,并充分地利用输入数据的特征信息;其次,使用一层LSTM层保存历史输入信息,从而有效地预防重要信息的丢失;最后,通过一层全连接层输出电池SOC预测结果。使
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