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龙图腾网获悉东风汽车集团股份有限公司申请的专利一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法和装置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：CN118938054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410927181.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法和装置是由齐文遥;吴康成;李岩;田智辉;武鹏设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法和装置，涉及电池寿命预测的技术领域。本发明的技术方案通过获取燃料电池电堆的目标数据，通过目标数据对预设的初始预测模型进行训练和测试，由于初始预测模型为至少融合两种预测子模型，且用于燃料电池电堆剩余寿命预测的模型，对初始预测模型进行训练和测试后，可以获得初始预测模型中每种预测子模型的预测误差；为使每种预测子模型得到准确的应用，根据每种预测子模型的预测误差配置初始预测模型中对应预测子模型的预测权重，以获得目标预测模型；根据目标预测模型对燃料电池电堆的剩余寿命进行预测，该方案提高了燃料电池电堆剩余寿命预测的准确性。

本发明授权一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池电堆剩余寿命的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取燃料电池电堆的目标数据，其中，所述目标数据为所述燃料电池电堆运行过程中关联其使用寿命的数据； 根据所述目标数据对预设的初始预测模型进行训练和测试，以获得所述初始预测模型中每种预测子模型的预测误差，其中，所述初始预测模型为至少融合两种预测子模型，且用于燃料电池电堆剩余寿命预测的模型； 根据每种预测子模型的预测误差配置所述初始预测模型中对应预测子模型的预测权重，以获得目标预测模型； 根据所述目标预测模型对燃料电池电堆的剩余寿命进行预测； 所述方法，具体包括： 将所述目标数据划分为训练集和测试集，利用训练集对初始预测模型进行训练，所述初始预测模型为至少融合BP神经网络模型和GRU神经网络模型的复合模型； 使用测试集计算每个预测子模型的预测电压与真实输出电压之间的均方误差； 根据各子模型的均方误差计算其权重； 基于权重加权融合各子模型的预测结果，得到目标预测模型。

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