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基于SFFS特征选择的锂离子电池健康状态预测研究

夏玉杭 李旭 王建春

中阿科技论坛（中英文）Issue(5)：P.93-97,5.
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中阿科技论坛（中英文）Issue(5)：P.93-97,5.

基于SFFS特征选择的锂离子电池健康状态预测研究

夏玉杭 1李旭 1王建春1

作者信息

  • 1. 山东科技大学交通学院,山东青岛266000
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摘要

关键词

锂离子电池/健康状态预测/序列浮动前向选择算法/LSTM神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

夏玉杭,李旭,王建春..基于SFFS特征选择的锂离子电池健康状态预测研究[J].中阿科技论坛（中英文）,2024,(5):P.93-97,5.

中阿科技论坛（中英文）

2096-7268

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