Nature Machine Intelligence ||通过跨电池深度学习实现不同老化条件下的电池寿命预测​​

今日新材料 2025-01-18 13:11
文章摘要
本文探讨了利用深度学习技术预测电池在不同老化条件下的寿命。研究背景基于电池老化对储能系统性能的显著影响,研究目的是开发一种能够准确预测电池寿命的模型,以优化电池使用和维护策略。通过跨电池的深度学习模型,研究者能够处理和分析来自不同电池的数据,从而提高预测的准确性和泛化能力。研究结论表明,该模型在不同老化条件下均表现出较高的预测精度,为电池管理和储能系统的优化提供了有力工具。
Nature Machine Intelligence ||通过跨电池深度学习实现不同老化条件下的电池寿命预测​​
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿,本站转载出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题,请作者速来电或来函联系。
今日新材料
最新文章
热门类别
相关文章
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信