红外与激光工程, 2021, 50 (2): 20200339, 网络出版: 2021-03-22
采用门控循环神经网络估计锂离子电池健康状态 
下载： 663次
State of health estimation for lithium-ion batteries using recurrent neural networks with gated recurrent unit
基本信息
| DOI: | 10.3788/IRLA20200339 |
| 中图分类号: | TM912 |
| 栏目: | 图像处理 |
| 项目基金: | 2018年广东省省级科技计划项目（2018A050506087）；2018年广东省教育科研项目（2018GXJK124） |
| 收稿日期: | 2020-11-12 |
| 修改稿日期: | 2020-12-13 |
| 网络出版日期: | 2021-03-22 |
| 通讯作者: | |
| 备注: | -- |
张少宇, 伍春晖, 熊文渊. 采用门控循环神经网络估计锂离子电池健康状态[J]. 红外与激光工程, 2021, 50(2): 20200339. Shaoyu Zhang, Chunhui Wu, Wenyuan Xiong. State of health estimation for lithium-ion batteries using recurrent neural networks with gated recurrent unit[J]. Infrared and Laser Engineering, 2021, 50(2): 20200339.
PDF全文
