目录
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计
锂电池SOC估计，全新【Basisformer】时间序列预测
1.采用自适应监督自监督对比学习方法学习时序特征；
2.通过双向交叉注意力机制计算历史序列和基准序列之间的相关系数；
3.最后通过相关系数选择所需预测序列的基准，从而实现高精度预测；
PyTorch框架实现，多输入多输出，单输入单输出。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计。
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
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