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An entropy-based, self-adaptive predictive algorithm for battery degradation
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AI
DOI：10.1016/j.jpowsour.2025.237920.png)
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摘要
En 中文
• 所提出的方法采用了一种结合物理和信息基础熵的混合模型。
• 该方法通过从回归到神经网络的3种不同机器学习类型进行了测试。
• 该方法在BMS SOH预测方面取得了与当前最先进水平相当的结果。
• 该方法仅需有限数据，且训练速度极快，因为其模型轻量化。
• 本研究探讨了针对二手电池的自适应建模方法。
Keyword:
hybrid model
entropy
machine learning
battery management system
state of health
self-adaptive modeling
