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文献类型

  • 1 篇 期刊文献

馆藏范围

  • 1 篇 电子文献
  • 0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

  • 1 篇 工学
    • 1 篇 电气工程

主题

  • 1 篇 锂离子电池
  • 1 篇 卷积神经网络-局部...
  • 1 篇 增量容量
  • 1 篇 健康状态估计
  • 1 篇 huber损失函数

机构

  • 1 篇 金陵科技学院
  • 1 篇 武汉大学

作者

  • 1 篇 阴盼昐
  • 1 篇 刘梦玲
  • 1 篇 张朝龙
  • 1 篇 华国庆
  • 1 篇 陈阳
  • 1 篇 张俣峰

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=卷积神经网络-局部注意力-双向长短期记忆神经网络"
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排序:
一种基于ICA-T特征和CNN-LA-BiLSTM的锂离子电池健康状态估计方法
收藏 引用
储能科学与技术 2025年 第3期14卷 1258-1269页
作者: 张朝龙 陈阳 刘梦玲 张俣峰 华国庆 阴盼昐 金陵科技学院智能科学与控制工程学院 江苏南京211169 武汉大学电气与自动化学院 湖北武汉430072
为了解决锂离子电池健康状态(SOH)估计精度不足以及退化过程描述不准确的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络-局部注意力-双向长短期记忆神经网络(CNN-LA-BiLSTM)的锂离子电池SOH估计方法。首先,测量锂离子电池在充电阶段的充电时间... 详细信息
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