融合Transformer网络与FA-BP优化的锂离子电池SOH估测系统设计研究

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摘 要：文章针对锂离子电池健康状态（SOH）估计精度不足与模型泛化能力较弱的问题，提出一种融合Transformer网络与FA-BP优化算法的SOH估测系统。该系统以Transformer结构为核心建模框架，利用其在时间序列特征提取中的优势，提升模型对电池退化趋势的学习能力。引入改进的萤火虫算法与反向传播算法相结合的优化策略，实现模型参数的全局搜索与局部精细调节，提高训练效率与预测稳定性。（剩余4844字）

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