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基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测

黄凯 丁恒 郭永芳 田海建

电工技术学报2022,Vol.37Issue(15):3753-3766,14.
电工技术学报2022,Vol.37Issue(15):3753-3766,14.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210860

基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测

Prediction of Remaining Useful Life of Lithium-Ion Battery Based on Adaptive Data Preprocessing and Long Short-Term Memory Network

黄凯 1丁恒 1郭永芳 2田海建1

作者信息

  • 1. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津 300130
  • 2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津 300130
  • 折叠

摘要

关键词

锂电池/剩余使用寿命/自适应双指数模型平滑方法/自适应白噪声完整集成经验模态分解/长短期记忆神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄凯,丁恒,郭永芳,田海建..基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测[J].电工技术学报,2022,37(15):3753-3766,14.

基金项目

河北省自然科学基金资助项目(E2019202328). (E2019202328)

电工技术学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6753

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