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案例库 / 汽车制造业 / 2025 年 第 5 期

大数据背景下动力电池健康状态预测的特征选择与模型优化探究

张植琳
四川城市职业学院; 四川城市技师学院
来源期刊汽车制造业
年份 / 期2025 年 第 5 期
页码第 36-41 页
栏目分类研发设计
案例编号QCZC202505011
入库时间2026-10-19 15:31
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摘要

随着新能源汽车产业的发展,动力电池健康状态(SOH)精确预测对行车安全与寿命管理至关重要,本研究针对传统模型在高维数据处理中的局限性,提出“三层特征体系构建—多维度特征筛选—注意力增强模型优化”的技术路线,通过新能源汽车动力电池数据验证,该方法较传统模型预测精度提升26.8%,为动力电池健康管理提供优化方案。

关键词

动力电池 健康状态预测 特征选择 模型优化 注意力机制

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