論文の概要: SOH-KLSTM: A Hybrid Kolmogorov-Arnold Network and LSTM Model for Enhanced Lithium-Ion Battery Health Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10496v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 19:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-21 06:05:45.752309
• Title: SOH-KLSTM: A Hybrid Kolmogorov-Arnold Network and LSTM Model for Enhanced Lithium-Ion Battery Health Monitoring
• Title（参考訳）: SOH-KLSTM:リチウムイオン電池モニタリングのためのハイブリッドコルモゴロフ・アルノルドネットワークとLSTMモデル
• Authors: Imen Jarraya, Safa Ben Atitallah, Fatimah Alahmeda, Mohamed Abdelkadera, Maha Drissa, Fatma Abdelhadic, Anis Koubaaa,
• Abstract要約: 我々は,Li電池の健康モニタリングのためのLSTMにおいて,KAN(Kolmogorov-Arnold Network)を用いた新しいSOH予測フレームワーク(SOH-KLSTM)を提案する。 このハイブリッドアプローチは、LSTMが正確な時系列予測のための長期的な依存関係を学習する能力と、Kanの非線形近似能力を組み合わせて、リチウム電池の複雑な劣化挙動を効果的に捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2094545406831271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Accurate and reliable State Of Health (SOH) estimation for Lithium (Li) batteries is critical to ensure the longevity, safety, and optimal performance of applications like electric vehicles, unmanned aerial vehicles, consumer electronics, and renewable energy storage systems. Conventional SOH estimation techniques fail to represent the non-linear and temporal aspects of battery degradation effectively. In this study, we propose a novel SOH prediction framework (SOH-KLSTM) using Kolmogorov-Arnold Network (KAN)-Integrated Candidate Cell State in LSTM for Li batteries Health Monitoring. This hybrid approach combines the ability of LSTM to learn long-term dependencies for accurate time series predictions with KAN's non-linear approximation capabilities to effectively capture complex degradation behaviors in Lithium batteries.
• Abstract（参考訳）: リチウム(Li)電池の精度が高く信頼性の高い状態状態(SOH)推定は、電気自動車、無人航空機、家電、再生可能エネルギー貯蔵システムなどのアプリケーションの長寿命性、安全性、最適な性能を保証するために重要である。 従来のSOH推定手法では、電池劣化の非線形および時間的側面を効果的に表現できない。 本研究では,Li電池の健康モニタリングのためのLSTMにおけるKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を用いた新しいSOH予測フレームワーク(SOH-KLSTM)を提案する。 このハイブリッドアプローチは、LSTMが正確な時系列予測のための長期依存を学習する能力と、Kanの非線形近似能力を組み合わせて、リチウム電池の複雑な劣化挙動を効果的に捉える。

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