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Remaining Useful Life Prediction of a Lithium–Ion Battery Based on a Temporal Convolutional Network with Data Extension

Jing Zhao

Jing Zhao

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • Institute of Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
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Zhao, Jing
, 
Dayong Liu

Dayong Liu

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
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Liu, Dayong
 y 
Lingshuai Meng

Lingshuai Meng

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
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Meng, Lingshuai
  
26 mar 2024
Remaining Useful Life Prediction of a Lithium–Ion Battery Based on a Temporal Convolutional Network with Data Extension's Cover Image
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Publicado en línea: 26 mar 2024
Páginas: 105 - 117
Recibido: 15 mar 2023
Aceptado: 13 nov 2023
DOI: https://doi.org/10.61822/amcs-2024-0008
Palabras clave
© 2024 Jing Zhao et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Idioma:
Inglés
Calendario de la edición:
4 veces al año
Temas de la revista:
Matemáticas, Matemáticas aplicadas
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