抗噪鲁棒低误差
通过引入扩张残差去噪卷积和旋转位置编码Transformer，有效融合12个健康特征，在噪声环境下实现更稳健和准确的电池健康状态预测。
Zhengxuan, Yan · Han, Xiaodong · 张登峰 · Haifeng, Hong · Wei, Han
Journal of Energy Storage 2025
扩张残差去噪卷积模块能够去除输入特征中的噪声、捕获更宽的上下文信息并避免梯度消失，从而在含噪声数据上仍保持准确估计。
旋转位置编码结合Transformer编码器克服了传统位置编码在长序列建模中的限制，使模型能更好地把握输入序列中的远距离关联。
通道注意力机制动态校准每个特征通道的重要性，同时优化全局统计特征和局部显著特征，使模型聚焦于对SOH最有影响的输入。