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基于GM-LSTM融合模型的电动汽车使用寿命预测方法
文献摘要：
本文基于某地2020年3月-2022年3月区间内的某平台运营车辆的真实数据,首先对数据进行预处理,提取出可用数据;然后对电池容量和电池内阻特征模型进行修正;再使用A RIM A模型,进行电池特征趋势预测;进而搭建出GM-LSTM融合模型,最后与当前应用较多的其他五种预测方式进行对比研究,得出本文方法能够有效提升电池使用寿命的预测精度的结论.
文献关键词：
新能源汽车;电动汽车;使用寿命预测;GM-LSTM融合模型
中图分类号：
作者姓名：
徐圣杰;刘彦奇;邴毳英;李强强
作者机构：
青岛恒星科技学院,山东 青岛 266100
文献出处：
引用格式：
[1]徐圣杰;刘彦奇;邴毳英;李强强-.基于GM-LSTM融合模型的电动汽车使用寿命预测方法)[J].内燃机与配件,2022(21):23-25
A类：
B类：
GM,融合模型,电动汽车,使用寿命预测,寿命预测方法,平台运营,真实数据,电池容量,电池内阻,特征模型,RIM,特征趋势,趋势预测,新能源汽车
AB值：
0.357074
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