Prediction of Remaining Useful Life of Lithium-Ion Battery Packs of Autonomous Vehicle with Incremental LSTM Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the Remaining Useful Life (RUL) is critical in lithium-ion batteries for efficiency and timely replacement. There are several approaches for RUL estimation in lithium-ion batteries, such as model-based, data-driven, and hybrid approaches. Data-driven methods have gained popularity due to their lower complexity and adaptability. This study investigates Long Short-term Memory (LSTM) networks for RUL estimation in lithium-ion batteries. The first part of the study examines the effect of different parameter changes, such as hidden nodes and window size, in LSTM networks. The investigation reveals that increasing the number of hidden nodes before encountering overfitting improves prediction accuracy and lowers the Root Mean Square Error (RMSE) from 0.2 to 0.03. This study also involves selecting an optimal window size to enhance the overall effectiveness of the LSTM model. Moreover, this paper proposes an incremental LSTM model for time series forecasting that incorporates newly available data at each time step and updates itself to make better predictions of future capacity values. The proposed incremental LSTM model improves the RMSE by 17.66% compared to the baseline LSTM model. This technique is valuable for RUL estimation in lithium-ion batteries and is crucial for autonomous vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».