基于VMD和优化CNN⁃GRU的锂电池剩余使用寿命间接预测

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摘  要： 准确预测锂电池的剩余使用寿命（RUL）对降低电池使用风险有着至关重要的作用。为了解决电池容量在实际应用中不易获得以及单一门控循环神经网络（GRU）不能有效提取数据间的深层特征等问题，提出一种基于间接健康因子的混合神经网络模型，即融合变分模态分解（VMD）、一维卷积神经网络（1D⁃CNN）和麻雀搜索算法（SSA）优化GRU的组合剩余使用寿命预测模型。（剩余9712字）

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