卷积神经网络用来估计锂离子电池的soc和soh

卷积神经网络可以用来估计锂离子电池的SOC(State of Charge，电池电量)和SOH(State of Health，电池健康状况)。

为了估计锂离子电池的SOC，可以使用卷积神经网络对电池的电压、电流和温度等参数进行建模。通过将这些参数输入到神经网络中，可以预测电池的SOC。

同样地，卷积神经网络也可以用于估计锂离子电池的SOH。电池的SOH通常由其容量和内阻等因素决定。使用卷积神经网络对电池进行建模，可以将这些因素考虑在内并预测电池的SOH。通常需要使用大量的历史数据来训练神经网络，以便它可以准确地预测电池的SOH。

需要注意的是，估计电池的SOC和SOH需要考虑许多因素，

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