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龍圖騰網恭喜北京交通大學申請的專利一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114863170B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210461180.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法及裝置是由申倩雯;劉琦;馮鳳娟;包爾固德設計研發完成，并于2022-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例公開的一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法，包括：根據新能源車的歷史運行數據，建立并訓練決策樹模型，通過交叉驗證得到最優模型參數；根據預定時段運行數據，建立并訓練LSTM分類器，通過交叉驗證得到最優模型參數；獲取目標新能源車總電壓、最高電池值、最高溫度值、最低溫度值；計算各特征值相對于訓練數據均值的變化，分別作為新的特征值；LSTM分類器基于當前特征值數據之前一段連續的特征值數據輸出異常度，異常值連續出現且異常度持續升高達預定數量，則判定電池是否異常。還可以建立并訓練CNN模型，用CNN根據異常度變化圖判斷電池是否異常。能夠準確及時預測電池故障，解決電池自燃數據較少導致結果不準確的問題。

本發明授權一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的新能源車電池自燃預警方法，其特征在于，包括如下步驟：S10：根據新能源車的歷史運行數據，建立并訓練決策樹模型，通過交叉驗證得到最優模型參數；根據預定時段運行數據，建立并訓練LSTM分類器，通過交叉驗證得到最優模型參數；S11：獲取目標新能源車當前的運行數據，提取出所需的四個特征值：總電壓、最高電池值、最高溫度值、最低溫度值；S12：判斷所述四個特征值數據是否有效，若為無效數據，則去除并重新獲取新數據；若為有效數據，則繼續進行下一步；S13：計算各特征值相對于訓練數據均值的差值，分別作為新的特征值，得到八個特征值；S14：用所述決策樹判斷所述特征值數據是否為極端數據，若為極端數據，則表示無異常，不警示，所述極端數據為各特征值偏低的數據；否則所述特征值數據為非極端數據，進行下一步檢測；S15：讀取當前特征值數據之前一段連續的特征值數據，輸入到所述LSTM分類器，LSTM分類器輸出異常度，如果LSTM分類器輸出的異常值連續出現且異常度持續升高達預定數量，則判定電池異常。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區上園村3號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。