Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
SEDLAŘÍK, M.; KAZDA, T.; CAPKOVÁ, D.; VYROUBAL, P.
Originální název
Comparative analysis of SVR and ANFIS methods for estimating SOH in lithium ion batteries
Anglický název
Druh
Abstrakt
Originální abstrakt
This paper compares two machine learning methods, Support Vector Regression (SVR) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), for estimating SVR parameters. The study was performed on two Samsung INR18650-35E batteries, subjected to 500 cycles using the Constant Current Constant Voltage (CCCV) method at ambient temperature. During this process, the batteries were charged and discharged at a constant rate of 0.5 C.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
Support Vector Regression, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, Li-ion
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Vydáno
02.09.2024
Místo
Padova
Kniha
International Symposium ob Beyond Li-Ion Batteries 2024
Edice
1
Strany počet
BibTex
@misc{BUT189543, author="Marek {Sedlařík} and Dominika {Capková} and Tomáš {Kazda} and Petr {Vyroubal}", title="Comparative analysis of SVR and ANFIS methods for estimating SOH in lithium ion batteries", booktitle="International Symposium ob Beyond Li-Ion Batteries 2024", year="2024", series="1", edition="1", pages="1", address="Padova", note="Abstract" }