基于多模协同压缩感知和IDMamba锂电池剩余使用寿命预测方法

本发明公开了基于多模协同压缩感知和IDMamba锂电池剩余使用寿命预测方法，涉及电池技术领域。本发明采用了多模协同压缩感知(MCS)和IDMamba神经网络模型的方法，具备数据去噪的优点，采用MCS用于处理序列数据，将数据映射到低维测量空间，去除冗余信息和噪声，随后再进行数据重构，在此过程中我们添加了自注意力机制来更关注关键特征，并经过层归一化提高稳定性，这种压缩重建有助于将原始数据的冗余成分去除，提供了更清晰的数据视图，有助于更好地理解数据的本质。