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This paper uses seasonal auto-regressive integrated moving average (S-ARIMA), which is efficient in seasonality between time-series models, to predict the degradation tendency for lithium-ion batteries and study a method for improving the predictive performance. The proposed method analyzes the degradation tendency and extracted factors through an electrical characteristic experiment of lithium-ion batteries, and verifies whether time-series data are suitable for the S-ARIMA model through several statistical analysis techniques. Finally, prediction of battery aging is performed through S-ARIMA, and performance of the model is verified through error comparison of predictions through mean absolute error.
목차
Abstract
1. 서론
2. 전기적 특성 실험 및 데이터 분석
3. 시계열 데이터 분석 및 검증 기법
4. 시계열 모델 시뮬레이션 결과
5. 결론
References
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