Otwarty dostęp

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
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Zhao, Jing
, 
Dayong Liu

Dayong Liu

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Liu, Dayong
 oraz 
Lingshuai Meng

Lingshuai Meng

  • Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of SciencesShenyang, China
  • University of the Chinese Academy of SciencesBeijing, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
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
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 26 mar 2024
Zakres stron: 105 - 117
Otrzymano: 15 mar 2023
Przyjęty: 13 lis 2023
DOI: https://doi.org/10.61822/amcs-2024-0008
Słowa kluczowe
© 2024 Jing Zhao et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
4 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Matematyka, Matematyka stosowana
Kanał RSS czasopisma