Hybrid Deep Learning with Temporal Data Augmentation for Accurate Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Tian, Yun, Wang, Guili, Bi, Jian, Han, Kaixin, Wu, Chenglu, Lu, Zhiyi, Li, Chenhao, Sun, Liangwang, Zhou, Minyu, Xu, Chenchen |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
HyBattNet: Hybrid Framework for Predicting the Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries
von: Tran, Khoa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Khoa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multiscale Dual-path Feature Aggregation Network for Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries
von: Lv, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lv, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Remaining Useful Life Prediction of Lithium‐Ion Batteries Based on a Combination of Ensemble Empirical Mode Decomposition and Deep Belief Network–Long Short‐Term Memory
von: Tiezhou Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tiezhou Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
State of Health Estimation and Remaining Useful Life Prediction for Lithium‐Ion Batteries Based on Partial Differential Thermal Voltammetry Curve
von: Guangfeng Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guangfeng Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Early Prediction of the Remaining Useful Life of Lithium‐Ion Cells Using Ensemble and Non‐Ensemble Algorithms
von: Femilda Josephin J.S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Femilda Josephin J.S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comparative Analysis of Charging Protocol for Degradation Reduction and Remaining‐Useful‐Life Enhancement of a Lithium‐Ion Battery
von: Abeeb A. Adejare, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abeeb A. Adejare, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Multi-Task Targeted Learning Framework for Lithium-Ion Battery State-of-Health and Remaining Useful Life
von: Wang, Chenhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Chenhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FTT-GRU: A Hybrid Fast Temporal Transformer with GRU for Remaining Useful Life Prediction
von: Chirukiri, Varun Teja, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chirukiri, Varun Teja, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Remaining Useful Life Prediction Method for Lithium Battery Based on Dynamic Regression Selection Algorithm
von: Hairong Wang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hairong Wang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Two‐Stage Adaptive Wiener Process‐Based Data Reconstruction for Small‐Sample Remaining Useful Life Prediction of Lithium‐Ion Batteries
von: Qian Wang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qian Wang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction
von: Wen, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wen, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hybrid Gaussian Process Regression with Temporal Feature Extraction for Partially Interpretable Remaining Useful Life Interval Prediction in Aeroengine Prognostics
von: Niu, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Niu, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accurate Remaining Useful Life Prediction with Uncertainty Quantification: a Deep Learning and Nonstationary Gaussian Process Approach
von: Xu, Zhaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Xu, Zhaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction
von: Huang, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CNN-LSTM Hybrid Deep Learning Model for Remaining Useful Life Estimation
von: G, Muthukumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: G, Muthukumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SARNet: A Spike-Aware consecutive validation Framework for Accurate Remaining Useful Life Prediction
von: Fan, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Machine Learning for Remaining Useful Life Predictions
von: Zöller, Marc-André, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zöller, Marc-André, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Survival Analysis with Machine Learning for Predicting Li-ion Battery Remaining Useful Life
von: Xue, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bifurcated Remaining Useful Life Prediction: A Hybrid Approach for Realistic Uncertainty Characterization
von: Belaunzaran, Xabier, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Belaunzaran, Xabier, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Novel Preprocessing-Driven Approach to Remaining Useful Life (RUL) Prediction Using Temporal Convolutional Networks (TCN)
von: Imbert, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Imbert, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Novel Lithium‐Ion Battery Remaining Useful Life Prediction Method by Learning Wiener Process‐Based Degradation Model via Physics‐Informed Neural Network
von: Elaheh Sadat Ahmadi Mousavi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Elaheh Sadat Ahmadi Mousavi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Overview of Remaining Useful Life Prediction of Battery Using Deep Learning and Ensemble Learning Algorithms on Data‐Dependent Models
von: Sravanthi C. L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sravanthi C. L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Performance Classification and Remaining Useful Life Prediction of Lithium Batteries Using Machine Learning and Early Cycle Electrochemical Impedance Spectroscopy Measurements
von: Parsons, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Parsons, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI‐Driven Battery Management for E‐Mobility: Predicting State of Health and Remaining Useful Life
von: Satyashil D. Nagarale, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Satyashil D. Nagarale, et al.
Veröffentlicht: (2026)
IIP-Mixer:Intra-Inter Patch Mixing Architecture for Battery Remaining Useful Life Prediction
von: Ye, Guangzai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Guangzai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Remaining Useful Life Prediction of Li‐NMC Batteries Using Algorithmic Fusion and Cascading Approach
von: Sreejaun Thothaathiri Janaki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sreejaun Thothaathiri Janaki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mixup Domain Adaptations for Dynamic Remaining Useful Life Predictions
von: Furqon, Muhammad Tanzil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Furqon, Muhammad Tanzil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Remaining Useful Life Prediction for Aircraft Engines using LSTM
von: Peringal, Anees, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peringal, Anees, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prediction of Equipment Remaining Useful Life Based on Graph Learning and Spatiotemporal Knowledge Graph
von: ChangHao Men, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: ChangHao Men, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Remaining Useful Life Prediction for Batteries Utilizing an Explainable AI Approach with a Predictive Application for Decision-Making
von: Paneru, Biplov, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Paneru, Biplov, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Remaining Useful Life Prediction for ATS Bearings Based on a Temporal Convolutional Network Fused With Autoregression
von: Runxia Guo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Runxia Guo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Case for DeepSOH: Addressing Path Dependency for Remaining Useful Life
von: Movahedi, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Movahedi, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Remaining Useful Life Prediction for Aircraft Maintenance Using Machine Learning
von: Sana Abbes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sana Abbes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Evidential Domain Adaptation for Remaining Useful Life Prediction with Incomplete Degradation
von: Hou, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hou, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GASF‐STC: A Gramian Angular Summation Field–Based Spatio‐Temporal Contrastive Network for Remaining Useful Life Prediction
von: Wenduo Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wenduo Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Hybrid Remaining Useful Life Prediction Framework Based on Improved Autoencoder and Nonlinear Wiener Process
von: Junyu Guo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Junyu Guo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Hybrid CNN–GRU Approach for Robust and Explainable Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engines
von: Yıldırım Özüpak
Veröffentlicht: (2026)
von: Yıldırım Özüpak
Veröffentlicht: (2026)
Remaining Useful Life Prediction for Exciter Rolling Bearing Based on Self‐Attentive CNN–GRU
von: Xiaoming Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiaoming Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Domain Adaptation for Turbofan Engine Remaining Useful Life Prediction: Methodologies, Evaluation and Future Trends
von: Wang, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predictive Maintenance Strategies for Aero‐Engines Considering Remaining Useful Life Prediction Interval
von: Zhengbo Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhengbo Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
HyBattNet: Hybrid Framework for Predicting the Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries
von: Tran, Khoa, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Multiscale Dual-path Feature Aggregation Network for Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries
von: Lv, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Remaining Useful Life Prediction of Lithium‐Ion Batteries Based on a Combination of Ensemble Empirical Mode Decomposition and Deep Belief Network–Long Short‐Term Memory
von: Tiezhou Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
State of Health Estimation and Remaining Useful Life Prediction for Lithium‐Ion Batteries Based on Partial Differential Thermal Voltammetry Curve
von: Guangfeng Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Early Prediction of the Remaining Useful Life of Lithium‐Ion Cells Using Ensemble and Non‐Ensemble Algorithms
von: Femilda Josephin J.S., et al.
Veröffentlicht: (2025)