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龙图腾网获悉宁波力斗智能技术有限公司申请的专利一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114491952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111610993.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法是由何怡刚;张朝龙设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法，该方法包括以下步骤：S1、测量锂电池随着充放电周期的放电容量数据序列；S2、基于锂电池放电容量数据序列，应用长短时记忆网络建立锂电池剩余使用寿命预测模型，在输入层与隐含层间添加映射层；S3、基于建立的锂电池剩余使用寿命预测模型，预测锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列；S4、基于锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列，结合锂电池失效阈值，计算锂电池的剩余寿命。本发明采用了新的模型结构，首次将映射层加入传统长短时记忆网络输入层与隐含层之间，具有操作简单误差小、预测精度高的优点。

本发明授权一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长短时记忆网络的锂电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、测量锂电池随着充放电周期的放电容量数据序列； S2、基于锂电池放电容量数据序列，应用长短时记忆网络建立锂电池剩余使用寿命预测模型，在输入层与隐含层间添加映射层； S3、基于建立的锂电池剩余使用寿命预测模型，预测锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列； S4、基于锂电池未来充放电周期的最大可用容量序列，结合锂电池失效阈值，计算锂电池的剩余寿命； 所述步骤S2建立模型的具体方法为： 长短时记忆网络指的是将传统长短时记忆网络输入层与隐含层间添加映射层，映射层搭建规则为： a输入层X＝[I1,...,Ii,...,In]T，输入层神经元I1,...,Ii,...,In与放电容量数据序列C1,...,Ci,...Cn一一对应，即第i个充放电周期的锂电池放电容量Ci传送至输入层第i个神经元，通过k次非线性变换规则δ·将输入信号[C1,...,Ci,...,Cn]生成k个不同的映射元Zk＝[Z1,...,Zj,...,Zk]，其中， Zj＝δXWzj+βzj,j＝1,2,...,k， Zj表示第j次非线性变换后的映射信号，δ为可自主选择的非线性变换规则，Wzj为第j次非线性的随机初始化的权重参数，βzj为第j次非线性变换的随机初始化的扰动参数； c基于映射元Zk＝[Z1,...,Zj,...,Zk]，通过m次深层变换规则ζ·生成m个不同的本征元Hm＝[H1,...,Hp,...Hm]，其中， Hp＝ζZkWhp+βhp,p＝1,2,...,m， Hp表示第p次深层变换后得到的本征元，ζ为可自行选择的深层变换规则，Whp为第p次深层变换的权重参数，βhp为第p次深层变换的扰动参数； d以串联的方式级联映射元与本征元，构成映射层[Z1,...,Zj,...,Zk,H1,...,Hp,...Hm]。

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