一种基于极限学习机的锂电池老化趋势预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201810427737.X

申请日：

2018-05-07

公开(公告)号：

CN108804764A

公开(公告)日：

2018-11-13

发明(设计)人：

刘震梅文娟程玉华余宜璐黄建国

申请人：

申请人地址：

611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06F1750

IPC分类号：

G06N302 G06N312

代理机构：

成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220

代理人：

温利平

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-12-07	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/50 申请日:20180507
2018-11-13	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于FWA优化极限学习机的锂电池SOH预测方法 [P].

周永勤 ;

常宇佳 ;

李然 ;

李植 .

中国专利 :CN111950205A ,2020-11-17

[2]

一种锂电池温度预测的鲁棒物理极限学习机建模方法 [P].

崔祥波 ;

薛浩 ;

蒋淑霞 ;

周永军 ;

万杨大 ;

谢金平 .

中国专利 :CN121211971A ,2025-12-26

[3]

一种锂电池的循环老化趋势预测方法 [P].

王修芳 ;

曹峰 ;

王岩 .

中国专利 :CN118707351A ,2024-09-27

[4]

一种基于蝙蝠探测-极限学习机的锂电池SOC估计方法 [P].

葛东东 ;

万志平 ;

吴壮文 .

中国专利 :CN111476355A ,2020-07-31

[5]

基于极限学习机的洪水预测方法 [P].

刘扬 ;

刘雪梅 ;

王立虎 ;

闫新庆 ;

杨礼波 ;

刘明堂 .

中国专利 :CN111445087A ,2020-07-24

[6]

基于改进型极限学习机的锂电池剩余使用寿命预测方法 [P].

高晟耀 ;

宋艳 ;

郭庆稳 ;

李沂滨 ;

高辉 .

中国专利 :CN113203953B ,2021-08-03

[7]

一种基于多任务学习的锂电池老化预测方法及系统 [P].

何学智 ;

汤慈全 ;

刘作斌 .

中国专利 :CN116298902B ,2025-06-20

[8]

基于极限学习机的负荷模型预测方法 [P].

孙维真 ;

叶琳 ;

徐衍会 ;

王晨语 ;

商佳宜 ;

于浩 ;

宁元元 ;

杨宁雄 .

中国专利 :CN105160437A ,2015-12-16

[9]

基于极限学习机的渔情预测方法 [P].

曾硕星 ;

袁红春 .

中国专利 :CN113836815A ,2021-12-24

[10]

基于极限学习机的气体浓度预测方法及其装置 [P].

刘丽波 ;

姜谙男 ;

郑子德 ;

王雪元 .

中国专利 :CN104123476A ,2014-10-29

← 1 2 3 4 5 →