一种基于量子LSTM模型的电池寿命预测方法与流程

本发明涉及电池寿命预测，具体涉及一种基于量子lstm模型的电池寿命预测方法。

背景技术：

1、电池寿命预测对于提高电池的安全性、可靠性，节约使用成本、延长使用寿命及促进环境保护等都具有重要意义。近几年，随着人工智能技术的不断发展，研究人员通过对电池充放电过程中产生的时间序列数据进行分析，利用深度学习模型来预测出电池寿命，为电池的使用和管理提供了重要技术支持。

2、虽然基于传统神经网络(如cnn、rnn)的电池寿命预测方法已经得到广泛应用，但训练这些经典神经网络需要大量计算资源，不适合应用于大规模的电池数据；同时，这些经典神经网络在捕捉时间序列数据中的长期依赖关系也存在一定的缺陷，从而无法对电池寿命进行准确、快速的预测。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，能够有效克服现有技术所存在的无法对电池寿命进行准确、快速预测的缺陷。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、一种基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，包括以下步骤：

6、s1、构建量子lstm模型；

7、s2、收集电池容量退化数据集，并对电池容量退化数据集进行预处理；

8、s3、利用预处理的电池容量退化数据集对量子lstm模型进行模型训练；

9、s4、基于训练好的量子lstm模型预测电池寿命。

10、优选地，所述量子lstm模型包括依次连接的input层、量子lstm层、linear层、output层，所述量子lstm层包括四个不同的变分量子电路：

11、第一变分量子电路，用于筛选先前隐藏状态下需要保留的电池容量退化相关信息；

12、第二变分量子电路，用于筛选当前输入中的电池容量退化相关信息；

13、第三变分量子电路，计算当前输入中的电池容量退化相关信息中的候选状态；

14、第四变分量子电路，将内部状态的所有信息进行输出。

15、优选地，所述第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路中的任一变分量子电路均包括预设数量的旋转参数化模块和纠缠参数化模块；

16、旋转参数化模块，在变分量子电路中引入可学习参数，使得变分量子电路具备训练和优化的能力；

17、纠缠参数化模块，在变分量子电路中引入量子纠缠，提供纠缠的多比特量子态。

18、优选地，所述量子lstm层中的遗忘门ft采用下式表示：

19、ft＝sigmoid(vqc1(vt))；

20、所述量子lstm层中的输入门it采用下式表示：

21、it＝sigmoid(vqc2(vt))；

22、所述量子lstm层中的更新门c～t采用下式表示：

23、c～t＝tanh(vqc3(vt))；

24、所述量子lstm层中的输出门ot采用下式表示：

25、ot＝sigmoid(vqc4(vt))；

26、所述量子lstm层中的候选状态ct采用下式表示：

27、

28、所述量子lstm层的输出ht采用下式表示：

29、ht＝ot*tanh(ct)；

30、其中，vqc1、vqc2、vqc3、vqc4分别为第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路，vt为t时刻的电池容量退化相关信息，sigmoid(·)、tanh(·)为激活函数。

31、优选地，s2中收集电池容量退化数据集，并对电池容量退化数据集进行预处理，包括：

32、收集电池容量退化数据集，进行数据清洗，处理异常值和错误值，并对缺失值进行线性插值；

33、采用min-max标准化方法对数据清洗后的数据集进行归一化处理；

34、将归一化后的数据集划分为训练集、测试集。

35、优选地，s3中利用预处理的电池容量退化数据集对量子lstm模型进行模型训练，包括：

36、将训练集、测试集中的数据序列编译为适合量子lstm模型输入的张量形式，并设置相应的训练参数；

37、利用编译后的训练集对量子lstm模型进行模型训练，第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路中的任一变分量子电路提取训练集中的电池容量退化相关信息及对应的隐藏特征，从而输出电池容量退化相关信息及其隐藏特征的变分矢量的测量结果；

38、利用编译后的测试集对量子lstm模型进行性能评估，得到训练好的量子lstm模型。

39、优选地，所述第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路中的任一变分量子电路提取训练集中的电池容量退化相关信息及对应的隐藏特征，从而输出电池容量退化相关信息及其隐藏特征的变分矢量的测量结果，包括：

40、将任意输入向量作为任一变分量子电路的等概叠加初始状态，对输入向量进行编码后输出对应的量子叠加态；

41、将量子叠加态输入至旋转参数化模块和纠缠参数化模块中进行幺正变换，输出隐藏特征的变分矢量，并对变分矢量进行量子测量，获得变分矢量的测量结果。

42、优选地，所述设置相应的训练参数，包括：

43、设置量子lstm模型训练的优化器为adam，训练批次大小为128，学习率为0.005，训练轮次为100，损失函数为均方误差损失函数。

44、优选地，s4中基于训练好的量子lstm模型预测电池寿命，包括：

45、将实时检测到的电池容量退化相关信息输入input层，input层将电池容量退化相关信息输入量子lstm层；

46、量子lstm层将电池容量退化相关信息的隐藏特征的变分矢量的测量结果输入linear层，并通过output层输出电池寿命预测结果。

47、(三)有益效果

48、与现有技术相比，本发明所提供的一种基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，具有以下有益效果：

49、1)在传统lstm模型中引入了变分量子电路机制，利用量子计算的并行性和纠缠特性提高了计算效率，加速了整个训练和预测过程，从而能够更高效地对电池寿命进行预测；

50、2)由于电池性能随着时间推移会受到多种因素的影响，传统神经网络无法较好地挖掘这种长期依赖关系，而量子lstm模型则能够更好地捕捉电池数据特征和依赖关系特性，这对于电池寿命预测是非常重要的，从而能够更准确地对电池寿命进行预测。

技术特征：

1.一种基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：所述量子lstm模型包括依次连接的input层、量子lstm层、linear层、output层，所述量子lstm层包括四个不同的变分量子电路：

3.根据权利要求2所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：所述第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路中的任一变分量子电路均包括预设数量的旋转参数化模块和纠缠参数化模块；

4.根据权利要求2所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：所述量子lstm层中的遗忘门ft采用下式表示：

5.根据权利要求3所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：s2中收集电池容量退化数据集，并对电池容量退化数据集进行预处理，包括：

6.根据权利要求5所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：s3中利用预处理的电池容量退化数据集对量子lstm模型进行模型训练，包括：

7.根据权利要求6所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：所述第一变分量子电路、第二变分量子电路、第三变分量子电路、第四变分量子电路中的任一变分量子电路提取训练集中的电池容量退化相关信息及对应的隐藏特征，从而输出电池容量退化相关信息及其隐藏特征的变分矢量的测量结果，包括：

8.根据权利要求6所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：所述设置相应的训练参数，包括：

9.根据权利要求7所述的基于量子lstm模型的电池寿命预测方法，其特征在于：s4中基于训练好的量子lstm模型预测电池寿命，包括：

技术总结本发明涉及电池寿命预测，具体涉及一种基于量子LSTM模型的电池寿命预测方法，构建量子LSTM模型；收集电池容量退化数据集，并对电池容量退化数据集进行预处理；利用预处理的电池容量退化数据集对量子LSTM模型进行模型训练；基于训练好的量子LSTM模型预测电池寿命；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法对电池寿命进行准确、快速预测的缺陷。技术研发人员：章亮,徐华受保护的技术使用者：合肥弈维量子科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9