文献
J-GLOBAL ID:202202246046083981
整理番号:22A1154240
適応雑音-ゲートリカレントユニット融合モデルによる完全アンサンブル経験的モード分解に基づくリチウムイオン電池のための健康状態予測【JST・京大機械翻訳】
State-of-Health Prediction for Lithium-Ion Batteries Based on Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Gate Recurrent Unit Fusion Model
著者 (3件):
Xia Fei
(College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 200090, China)
,
Wang Kangan
(College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 200090, China)
,
Chen Jiajun
(Department of Battery Development, Pegasus Power Energy Co., Ltd., Hangzhou, 310019, China)
資料名:
Energy Technology
(Energy Technology)
巻:
10
号:
4
ページ:
e2100767
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2559A
ISSN:
2194-4288
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)