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- Autorinnen/Autoren:
- Pohlmann, Sebastian; Mashayekh, Ali; Stroebl, Florian; Karnehm, Dominic; Kuder, Manuel; Neve, Antje; Weyh, Thomas
- Dokumenttyp:
- Zeitschriftenartikel / Journal Article
- Titel:
- State-of-Health prediction of lithium-ion batteries based on a low dimensional Gaussian Process Regression
- Zeitschrift:
- Journal of Energy Storage
- Jahrgang:
- 88
- Jahr:
- 2024
- Seitenbereich:
- 111649
- Sprache:
- Englisch
- ISSN:
- 2352-152X
- Article-ID:
- 111649
- DOI:
- 10.1016/j.est.2024.111649
- URL zum Inhalt:
- https://doi.org/10.1016/j.est.2024.111649
- Fakultät:
- Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik; Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
- Institut:
- EIT 7 - Institut für Elektrische Energiesysteme; ETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
- Professorin/Professor:
- Neve, Antje ; Weyh, Thomas
- Open Access:
- Ja / Yes
- Open-Access-Lizenz:
- CC BY 4.0
- URL zur Lizenz:
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Sonstige Angaben:
- Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München (Publish-and-Read-Vertrag).
BibTeX
Vorkommen:
- Home / Alle InhalteOpen-Access-PublikationenFakultäten (HAW)Fakultät für Elektrotechnik und Technische InformatikETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
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