基于CNN-BiLSTM-AT混合模型的新能源汽车锂离子电池健康状态预测

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摘要：快速准确的健康状态预测能够提高新能源汽车锂离子电池的长期使用安全性和可靠性，可为电池管理系统的优化提供可靠的数据支持。结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（AT）技术，提出并验证了CNN-BiLSTM-AT混合模型的预测有效性。以三元锂电池和磷酸铁锂电池为例，将CNN-BiLSTM-AT模型与其他6种预测模型进行对比。（剩余2955字）

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