基于WOA-LSTM的锂电池寿命预测研究

针对LSTM模型参数较难选取导致锂电池寿命预测效果较差,提出一种长短期记忆神经网络(LSTM)结合鲸鱼优化算法(WOA)的锂电池产品寿命预测方法,该方法通过WOA对参数进行优化以提高模型的准确性。在此基础上,采用NASA锂电池数据集进行对比实验分析,分别运用WOA-LSTM算法、CNN-LSTM算法和LSTM算法对锂电池的剩余使用寿命进行预测,实验结果证明,WOA-LSTM模型相较于CNN-LSTM模型和LSTM模型的精度分别提升了3.2%和4.5%,验证了WOA方法的有效性,为推动锂电池相关研究的进展提供思路和依据。