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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Seong-Ik Han (Dongguk University WISE Campus)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,634 - 2,637 (4page)

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Long short-term memory network (LSTM) whose hyper parameter is optimized by Salp swarm algorithm (SSA) is studied to improve estimation performance for remaining useful life of Lithiumion battery, which is a fatal parameter of the battery management system (BMS) in electric vehicles (EVs). The training and test results by the various methods for the data-driven battery model of NASA Prognostic Center of Excellence show the efficacy of the proposed method comparing with the conventional ones.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Data Preparation and RUL Prediction of LIB Using SSA-LSTM
Ⅲ. Conclusion
참고문헌

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