国家知识产权局信息显示，北京交通大学、北京交通大学唐山研究院、海滨轨道交通科技股份有限公司申请一项名为“一种基于神经网络的电池外短路电流预测的方法”的专利，公开号CN121763114A，申请日期为2025年12月。

　　专利摘要显示，本发明公开了一种基于神经网络的电池外短路电流预测方法，属于锂离子电池安全测试技术领域。针对传统外短路实验高风险、高成本的痛点，该方法先对同型号锂离子电池进行充放电活化预处理，再通过多通道并联短路测试平台开展不同串联数、不同通道数的毫秒级外短路实验，采集时间—电流序列数据并完成对齐、滤波、归一化等预处理，按7:1:1划分训练、验证、测试集。随后构建以时间序列、短路通道数、电池串联数为输入的LSTM等时序神经网络，经监督学习训练与超参数调优得到预测模型，通过MAE、MAPE等指标完成性能评估。实验验证模型MAE为7.76A、MAPE仅0.61%，可精准预测短路电流，为熔断器选型和BMS保护策略提供数据支撑，兼具安全性与实用性。

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