关键词：新能源汽车;电池状态评估;深度学习
摘 要：本文旨在探索基于深度学习的新能源汽车电池状态评估方法，提出了一个完整的框架，包括数据采集和预处理、深度学习模型设计、模型训练和优化以及电池状态评估等内容，收集了电池电流、电压、温度等数据，并进行了数据清洗和特征提取。在深度学习模型设计中，以卷积神经网络为例，介绍了模型的结构和输入数据的处理方法。在模型训练和优化阶段，本文使用了大量的电池数据进行训练，采用适当的损失函数和优化算法来提高模型的性能。最后，进行了电池状态评估，包括容量估计、剩余使用时间预测和健康状态估计等。通过实验和结果分析，验证了该框架在电池状态评估中的有效性和准确性。笔者认为这项研究对于优化新能源汽车电池管理，以及提高电池性能具有重要意义。
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