A novel least squares support vector machine-particle filter algorithm to estimate the state of energy of lithium-ion battery under a wide temperature range
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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A novel least squares support vector machine-particle filter algorithm to estimate the state of energy of lithium-ion battery under a wide temperature range
- Date Crossref
- 01/06/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
Southwest University of Science and TechnologyInner Mongolia University of TechnologyRobert Gordon University
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Les sujets associés
Advanced Battery Technologies ResearchAdvancements in Battery MaterialsIoT Networks and Protocols