首页
期刊导航
期刊检索
论文检索
新闻中心
期刊
期刊
论文
首页
>
《城镇建设》
>
2023年18期
>
基于深度学习的电动汽车电池寿命预测模型研究
基于深度学习的电动汽车电池寿命预测模型研究
打印
分享
在线阅读
下载PDF
导出详情
摘要
摘要:电动汽车电池寿命预测是提高电动汽车可靠性和使用效率的重要问题。本文基于深度学习方法,提出了一种用于电动汽车电池寿命预测的模型。通过分析电池充放电过程中的关键参数和特征,构建了一个深度神经网络模型,用于学习电池寿命与这些参数之间的非线性关系。实验结果表明,该模型能够准确地预测电动汽车电池的寿命,为电动汽车的可靠性和使用寿命提供了重要的参考。
DOI
rdx8vg8yjl/7826101
作者
王钰
机构地区
131181199305112113
出处
《城镇建设》
2023年18期
关键词
电动汽车
电池寿命预测
深度学习
深度神经网络
分类
[建筑科学][市政工程]
出版日期
2023年11月27日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
相关文献
1
申望屏.
基于电动汽车电池箱的研究
.建筑设计及理论,2017-12.
2
陈明余.
电动汽车电池性能检测研究
.电力系统及自动化,2018-12.
3
王立王锟孙珂佩.
基于电动汽车电池管理系统的分析
.电力系统及自动化,2018-12.
4
王盛;王宝琦;李晓磊;汪作霖;杨宇轩.
燃料电池电动汽车的研究
.通信与信息系统,2014-02.
5
张武坤.
电动汽车电池温度控制
.职业技术教育学,2015-06.
6
雷莱巽.
电动汽车动力电池性能预测与故障诊断研究
.教育学,2021-09.
7
俞秀文孙斐许涛.
电动汽车电池管理系统研究
.文化科学,2016-09.
8
钱秋.
电动汽车电池能量管理策略研究
.电力系统及自动化,2020-07.
9
汪勇.
电动汽车整车电池热管理研究
.建筑技术科学,2018-12.
10
王业斌.
电动汽车电池能量管理策略研究
.车辆工程,2019-05.
来源期刊
城镇建设
2023年18期
相关推荐
电动汽车用的什么电池?
电动汽车电池能量的损失
基于神经网络的电动汽车电池SOC估算研究
电动汽车锂电池的综合研究
基于大数据分析的电动汽车动力电池充电能量预测
同分类资源
更多
[市政工程]
建筑设计中室内给排水设计研究
[市政工程]
沥青路面公路施工技术与质量控制措施
[市政工程]
园林管理设计理念在园林工程设计中的运用简述
[市政工程]
浅析给排水工程的施工管理
[市政工程]
矿山地质勘查与采矿工作中应注意问题研究
相关关键词
电动汽车
电池寿命预测
深度学习
深度神经网络
返回顶部