机器学习锂离子电池容量估计
基于机器学习的锂离子电池容量估计使用多通道收取资料
在这个脚本中,我实现了基于机器学习的锂离子电池容量估计使用多通道收取资料。这个示例中所使用的数据集是来自美国宇航局“电池数据集”[1]。
基本实现理论和方法是引用最近发表的论文[2],他们提出了多渠道收费资料基于机器学习和深度学习能力评估模型。通过这个例子,我将论文中描述每种方法捕获。
[1]b·萨哈和k Goebel (2007)。“电池数据集”,NASA艾姆斯预测数据存储库(
https://www.nasa.gov/intelligent-systems-division
),NASA艾姆斯研究中心,莫菲特场,CA
[2]崔Yohwan, et al。“基于机器学习的锂离子电池容量估计利用多渠道收取资料。”IEEE Access 7 (2019): 75143-75152.
引用作为
Wanbin歌(2023)。机器学习锂离子电池容量估计GitHub (https://github.com/wanbin-song/BatteryMachineLearning)。检索。
版本使用GitHub缺省分支不能下载
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
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| 1.0.1.2 | 更新失效链接的描述。 |
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| 1.0.1.1 | 更新后的结果图像 |
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| 1.0.1 | 将数据集分为训练/验证/测试集,以避免过度拟合 |
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| 1.0.0.1 | 连接到GitHub |
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| 1.0.0 |
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