IEEE Transactions on Vehicular Technology· 2018Q1
Lityum-İyon Pillerin Kalan Kullanım Ömrü Tahmini İçin Uzun Kısa Süreli Bellek Tekrarlayan Sinir Ağı
Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network for Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries
- 1.273atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
Bir Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) tekrarlayan sinir ağı (RNN), kapasite bozunmasındaki uzun vadeli bağımlılıkları öğrenerek lityum-iyon pillerin kalan kullanım ömrünü (RUL) doğru bir şekilde tahmin eder ve SVM ve Parçacık Filtresi gibi geleneksel modellerden daha iyi performans gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Otomotiv Mühendisliği
Automotive EngineeringEngineering