arXiv cs.LG· Jiawei Li, Fang Liu, Wei Zhang, Zuming Liu, Man-Fai Ng, Zhi Wei Seh·· 3 小时前AI 评分15
Sera：面向可靠可解释电池健康预测的语义表示聚合框架
Sera: Semantic Representation Aggregation for Reliable and Interpretable Battery Health Forecasting
AI 导读
研究者提出 Sera，一种用退化语义补充时序建模的语义表示聚合框架，通过规则知识与 LLM 解读构建两种互补表示，并以门控聚合与时序模型表示融合。在主流基准的多预测跨度实验中，Sera 相比时序基线最高降低 37.3% 预测误差，并提升泛化性。反事实分析显示预测响应与关键退化描述符含义一致，支持可解释的电池健康预测。
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