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An end-cloud collaboration for state-of-charge estimation of lithium-ion batteries based on extended Kalman filter and convolutional neural network (CNN)—long short-term memory (LSTM)—attention mechanism (AM)
基于扩展卡尔曼滤波和卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)-注意机制(AM)的锂离子电池充电状态估计端云协作
相关领域
卷积神经网络
卡尔曼滤波器
计算机科学
荷电状态
云计算
人工智能
离子
锂(药物)
短时记忆
国家(计算机科学)
人工神经网络
模式识别(心理学)
电池(电)
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其它 |
期刊:Journal of renewable and sustainable energy 作者:Pengchang Jiang; Hongxiang Wang; Guangjie Huang; Wenkai Feng; Mengyu Xiong; et al 出版日期:2024-03-01 |
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