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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
 et 
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 mars 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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Publié en ligne: 26 mars 2024
Pages: 105 - 117
Reçu: 15 mars 2023
Accepté: 13 nov. 2023
DOI: https://doi.org/10.61822/amcs-2024-0008
Mots clés
© 2024 Jing Zhao et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Langue:
Anglais
Périodicité:
4 fois par an
Sujets de la revue:
Mathématiques, Mathématiques appliquées
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