基于集成机器学习模型的锂离子电池健康状态预测

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摘要：文章提出了一种基于TCNTransformer集成模型的锂离子电池健康状态（State of Health， SOH）预测方法。该方法结合时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）捕捉时间序列局部特征和长期依赖的优势与Transformer自注意力机制建模全局关系的能力，提高预测精度。（剩余5022字）

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