退化预测误差<0.6mV
融合双向长短期记忆与多头自注意力的预测模型，能捕捉高维数据中的全局依赖，提升燃料电池退化预测精度。
Jia, Chunchun · 何洪文 · 周稼铭 · Kunang, Li · 李建威 · 魏中宝
International Journal of Hydrogen Energy 2024
模型在稳态和准动态条件下对绝大多数预测结果的绝对误差小于1.2 × 10⁻³ V，保证了预测可靠性。
多头自注意力机制同时学习不同位置之间的多组注意力权重，捕捉输入序列中的复杂关系并提取关键信息。
双向长短期记忆网络通过正向和反向计算隐藏状态，理解序列数据中的上下文信息和时间依赖。