基于PCA-GWO-GRU的锂离子电池剩余使用寿命预测

摘要：

为了提高GRU神经网络模型预测锂离子电池剩余使用寿命时的准确性,提出基于PCA-GWO优化的GRU模型,并应用于锂离子电池剩余寿命预测.结果表明,与传统GRU模型相比,经PCA-GWO算法优化的GRU模型具有更高的预测精度.预测起始点为原始数据90％时,预测精度达到最大,对应的均方根误差RMSE为0.004 9、平均绝对误差MAE为0.003 6、决定系数R2为0.986 3.

关键词：锂离子电池、剩余使用寿命预测、GRU、灰狼算法、主成分分析

所属期刊栏目：44

分类号：TM912

资助基金：湖南省科技重大专项;湖南省科技创新领军人才

在线出版日期：2024-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：95-99