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本发明涉及一种基于深度学习的燃料电池剩余使用寿命预测方法。采用深度神经网络模型，从而实现燃料电池RUL的准确预测，属于质子交换膜燃料电池健康状态监测技术领域。具体步骤为：S1：获取燃料电池的监测数据，并降噪处理；S2：对降噪处理后的训练数据...
该专利属于山东凯格瑞森能源科技有限公司所有，仅供学习研究参考，未经过山东凯格瑞森能源科技有限公司授权不得商用。

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