| 标题 |
A Hybrid Exponential Smoothing and LSTM Approach With Double Lightning Search for Enhanced Prediction of Lithium‐Ion Battery Remaining Useful Life 相关领域
预言
超参数
指数平滑
计算机科学
电池(电)
超参数优化
规范化(社会学)
启发式
不可用
过程(计算)
机器学习
平滑的
人工智能
集合(抽象数据类型)
可靠性工程
数据建模
数据集
时间序列
均方预测误差
迭代法
迭代和增量开发
数据挖掘
统计模型
趋同(经济学)
电池容量
算法
人工神经网络
能量(信号处理)
数学优化
残余物
数据质量
选型
指数函数
质量(理念)
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Battery energy 作者:Mohammad Rajabzadeh; Pezhman Ghadimi; Vincent Hargaden; Nikolaos Papakostas 出版日期:2025-11-02 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)