P
Paul Takyi-Aninakwa
H指数:25
被引数:2,661
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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动态多自适应模型与温度互操作性确保了锂离子电池荷电状态准确估计
异质电催化剂在先进锂硫电池中的关键作用
ChemSusChem
IF6.6
面向高性能锂离子电池状态监测的深度学习框架
数据驱动的锂离子电池全寿命健康状态预测综述: 数据预处理、老化特性、算法和未来挑战
基于改进粒子群优化-容积卡尔曼粒子滤波的大规模储能锂离子电池荷电状态估计方法
具有自适应增强能力的锂离子电池健康状态估计的增强型多约束粪甲虫优化核极限学习机
ENERGY
IF9.4
锂离子电池储能系统的荷电状态和健康状态估计的综合评述
IONICS
IF2.6
电池集总分数阶滞后热电耦合模型的荷电状态估计自适应时变核心温度条件
一种使用长短期记忆的增强型锂离子电池充电状态估计方法,该方法具有包含电池参数的自适应状态更新滤波器
具有自适应奇异值分解UKF的增强型扩展输入LSTM,用于使用全周期电流速率和温度数据进行LIB SOC估计
APPLIED ENERGY
IF11
基于实时系数修正的锂离子电池低温多特征电化学热耦合建模改进
用于城市交通电动汽车锂离子电池荷电状态估计的改进参数识别和径向基校正-差分支持向量机策略
考虑温度不确定性的自适应状态更新混合辅助方法估计LiFePO4电池的荷电状态
预碳化的镍金属有机框架,使锂硫反应成为可能
适应快速老化和多电流变化的锂离子电池全寿命周期剩余容量估计的改进奇异滤波-高斯过程回归-长短期记忆模型
ENERGY
IF9.4

