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本发明提供一种基于卷积与门控循环单元融合的神经网络模型的锂离子电池能量状态预测方法，包括：获取锂离子动力电池数据，对数据进行预处理；将预处理后的数据划分为训练集和测试集；搭建卷积与门控循环单元融合的神经网络模型，并将训练集输入神经网络进行训...
该专利属于烟台大学所有，仅供学习研究参考，未经过烟台大学授权不得商用。

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