摘要
随着电动汽车产销量的持续攀升,对于动力电池循环寿命性能的评估及预测已成为行业内重点关注的问题之一。对某款三元锂电池进行了25℃及45℃下的长周期循环寿命试验,将试验得到的循环寿命数据进行了不同比例、范围的训练集与测试集划分。基于机器学习的梯度下降算法对训练集进行模型训练,以迭代后的权重值、偏置值进行结果预测并与试验数据进行对比。结果表明:适宜参数下的梯度下降算法可以应用于锂离子电池循环寿命的预测,具备一定的泛化应用意义。
出处
《汽车与新动力》
2024年第6期16-21,共6页
Automobile And New Powertrain
作者简介
杨琳(1983-),女,本科,高级工程师,主要研究方向为材料与数据分析。
