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Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
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Authors:
Pohlmann, Sebastian; Mashayekh, Ali; Stroebl, Florian; Karnehm, Dominic; Kuder, Manuel; Neve, Antje; Weyh, Thomas
Document type:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Title:
State-of-Health prediction of lithium-ion batteries based on a low dimensional Gaussian Process Regression
Journal:
Journal of Energy Storage
Volume:
88
Year:
2024
Pages from - to:
111649
Language:
Englisch
ISSN:
2352-152X
Article ID:
111649
DOI:
10.1016/j.est.2024.111649
URL:
https://doi.org/10.1016/j.est.2024.111649
Department:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik; Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
Institute:
EIT 7 - Institut für Elektrische Energiesysteme; ETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
Chair:
Neve, Antje ; Weyh, Thomas
Open Access yes or no?:
Ja / Yes
Type of OA license:
CC BY 4.0
Licence URL:
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Miscellaneous:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München (Publish-and-Read-Vertrag).
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