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至关重要的是对这些电池的状况进行精确评估，以确保可以安全地使用它们并防止可能是灾难性的爆炸。可以在预测模型的帮助下解决以前讨论的挑战。这项研究的目的是评估电池状态上各种机器学习算法做出的预测的准确性。为了实现此结果，时间序列预测技术用于数据指标。表明，在创建可以依靠的预测时，长期短期内存LSTM模型的性能非常出色。借助机器学习模型进行的准确预测可能有助于增加电动汽车的销售，并确保以安全的方式使用这些电池。
主论文“增强锂离子电池状态...
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