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电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
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