一种卷芯打皱预测方法及装置

本发明公开了一种卷芯打皱预测方法及装置，通过使用正极极片、负极极片和隔膜之间的错位过程数据作为样本，在对样本进行数据预处理后，通过自步集成学习算法集成训练多个全感受野一维卷积神经网络，最后得到卷芯打皱预测模型。通过自步集成学习算法降低模卷芯打皱样本不均衡和噪声对模型效果的影响，同时全感受野一维卷积神经网络能在不调整一维卷积神经网络的卷积核大小的前提下取得较好的预测效果，降低了模型超参数调整所需的计算资源，从而提高模型的预测准确性和预测效率，可应用于各种不同的卷芯生产线上。