Mecanismo de atención temporal basado en predicción indirecta de capacidad de batería combinado con extracción de características de salud
Autores: Chu, Fanyuan; Shan, Ce; Guo, Lulu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
La eficacia del modelo propuesto se valida en varios conjuntos de datos de baterías, con los valores de Error Absoluto Medio (MAE) de Prueba y Error Cuadrático Medio Raíz (RMSE) de Prueba cayendo consistentemente por debajo del 0.74% y 1.63%, respectivamente, mostrando la notable destreza predictiva y confiabilidad del modelo en el ámbito de predicción de capacidad de baterías de iones de litio.
Descripción
La eficacia del modelo propuesto se valida en varios conjuntos de datos de baterías, con los valores de Error Absoluto Medio (MAE) de Prueba y Error Cuadrático Medio Raíz (RMSE) de Prueba cayendo consistentemente por debajo del 0.74% y 1.63%, respectivamente, mostrando la notable destreza predictiva y confiabilidad del modelo en el ámbito de predicción de capacidad de baterías de iones de litio.