arXiv Artificial Intelligence· Jiawei Li, Fang Liu, Wei Zhang, Zuming Liu, Man-Fai Ng, Zhi Wei Seh·· 19 小时前AI 评分24
Sera：融合知识与 LLM 的语义表示聚合框架，用于可靠可解释的电池健康预测
Sera: Semantic Representation Aggregation with Knowledge and LLM for Reliable and Interpretable Battery Health Forecasting
AI 导读
Sera 是一个融合知识与 LLM 的语义表示聚合框架，从电池时间序列中提取退化语义，用规则知识和 LLM 解读构建两种互补表示，再通过门控聚合与时间模型表示融合。在主流基准上跨多个预测步长和不同时间模型，Sera 将预测误差最多降低 37.3%，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在各测试步长上保持一致。
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