基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法

李泽龙; 乔钢柱; 崔方舒; 蔡江辉

doi:10.62756/jnuc.issn.1673-3193.2024.05.0016

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法

新能源与动力工程 | 更新时间：2025-12-19

- 基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法
- A Hybrid Method Based on N-BEATS and Relevance Vector Machine for Predicting State of Health of Lithium-Ion Batteries
- “在能源领域，专家提出了基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法，有效提高了预测精度，为电池健康管理提供新方案。”
- 中北大学学报(自然科学版) 2025年46卷第3期页码：316-325
- 作者机构：
  
  中北大学计算机科学与技术学院，山西太原 030051
- 作者简介：
  
  李泽龙（2001-），男，硕士生，主要从事储能电池健康管理的研究。
  乔钢柱（1975-），男，教授，博士，主要从事物联网技术及应用，大数据处理及区块链技术研究。E-mail： qiaogz@nuc.edu.cn。
- 基金信息：
  
  山西省基础研究计划资助项目(202303021222084);山西省研究生教育创新项目基金项目(2024KY613)
- DOI：10.62756/jnuc.issn.1673-3193.2024.05.0016
  中图分类号： TM912
- 收稿：2024-05-20，
  
  纸质出版：2025-06-30
- 稿件说明：
移动端阅览
李泽龙，乔钢柱，崔方舒，等. 基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法［J］. 中北大学学报（自然科学版）， 2025， 46（3）： 316-325.

LI Zelong， QIAO Gangzhu， CUI Fangshu， et al. A hybrid method based on N-BEATS and relevance vector machine for predicting state of health of lithium-ion batteries［J］. Journal of North University of China（Natural Science Edition）， 2025， 46（3）： 316-325.
李泽龙，乔钢柱，崔方舒，等. 基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法［J］. 中北大学学报（自然科学版）， 2025， 46（3）： 316-325. DOI： 10.62756/jnuc.issn.1673-3193.2024.05.0016.

LI Zelong， QIAO Gangzhu， CUI Fangshu， et al. A hybrid method based on N-BEATS and relevance vector machine for predicting state of health of lithium-ion batteries［J］. Journal of North University of China（Natural Science Edition）， 2025， 46（3）： 316-325. DOI： 10.62756/jnuc.issn.1673-3193.2024.05.0016.

浏览量

552

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于SEI膜增厚的锂电池老化-电化学-热模型与验证

基于N-BEATS和相关向量机的锂电池健康状态混合预测方法

A Hybrid Method Based on N-BEATS and Relevance Vector Machine for Predicting State of Health of Lithium-Ion Batteries

DOI：10.62756/jnuc.issn.1673-3193.2024.05.0016