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耿攀; 许梦华; 薛士龙;
上海海事大学物流工程学院;
锂离子电池; 荷电状态(SOC); 电动汽车; 长短期记忆(LSTM); 循环神经网络;
机译:使用LSTM神经网络的多前进步骤电池SOC的在线联合预测和现实世界电动车的多个线性回归
机译:基于EEMD-GA-LSTM方法的短期风速预测框架在大型风历史下基于EEMD-GA-LSTM方法
机译:一种新的基于堆叠LSTM的电池的SOH预测方法,快速充电数据
机译:基于LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究
机译:锂离子电池SOC估计库仑计数方法:电动汽车应用电池管理系统的改进
机译:TD-LSTM:用于海洋温度预测的基于时间依赖的LSTM网络
机译:基于混合SOC估计方法的不同温度和放电率的锂离子电池放电特性预测
机译:关于预测太阳能电池密封剂寿命的加速/缩短测试方法的最终报告,加州理工学院喷气推进实验室,用于低成本太阳能电池阵列项目的封装任务。涵盖期限:1977年10月25日 - 1978年4月30日
机译:Varma LSTM电池输出电压响应和使用混合Varma和LSTM的充电状态预测方法
机译:基于沃尔夫优化LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法
机译:使用LSTM深度学习预测预测流量的LSTM系统和方法
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