Art

J-GLOBAL ID：201702228159367133   Reference number：17A0293569

Li-ion Battery SOH Prediction Based on PSO-RBF Neural Network

PSO-RBFニューラルネットワークに基づくリチウムイオン電池の健康状態予測【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Zhang Ren (Key Laboratory of E&M, Ministry of Education & Zhejiang Province, Zhejiang University of Technology) ,  Xu Fang (Key Laboratory of E&M, Ministry of Education & Zhejiang Province, Zhejiang University of Technology) ,  Chen Jiaoliao (Key Laboratory of E&M, Ministry of Education & Zhejiang Province, Zhejiang University of Technology) ,  Pan Guobing (Key Laboratory of E&M, Ministry of Education & Zhejiang Province, Zhejiang University of Technology)
Material： Zhongguo Jixie Gongcheng  (China Mechanical Engineering)
Volume： 27  Issue： 21  Page： 2975-2981  Publication year： 2016 
JST Material Number： C2243A  ISSN： 1004-132X  CODEN： ZJGOE8  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Abstract/Point： For the traditional method to ...

Register(free) or Log In to access     To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0293569&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=C2243A") }}

Thesaurus term： prediction technique ,  simulation model ,  *neural network(biomodel) ,  algorithm ,  simulation ,  *lithium ion battery ,  optimization
Semi thesaurus term： 予測精度 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  充放電 ,  等価モデル ,  *リチウムイオン ,  *健康状態 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： Li-ion battery ,  SOH(state of health) ,  particle swarm optimization ,  radical basis function(RBF)

JST classification (1)： Secondary batteries  (YB04030K)

Terms in the title (2)： リチウムイオン電池 ,  状態予測