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基于门控循环单元神经网络和卡尔曼滤波模型融合的锂离子电池剩余寿命预测方法，涉及锂离子电池健康状态检测技术领域。本发明是为了解决现有的基于融合模型的锂离子电池剩余寿命预测方法，存在非线性退化过程拟合能力差、不同工作状态适应能力低的问题。本发明...
该专利属于哈尔滨工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过哈尔滨工业大学授权不得商用。

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