I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 ,   p p .   995 ~ 1 0 0 6   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ijece . v 15 i 1 . pp 9 9 5 - 1 006           995       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   H y brid d eep l ea rning  f o r esti ma tion o f  sta te - of - hea lt h    in lit hium - io n bat terie s       Denis   E k a   Ca hy a ni 1 ,   L a ng la ng   G um ila r 2 ,   Arif   Nur  Af a n di 2 ,   Aj i P ra s et y a   Wiba wa 2 ,   Ahm a d K a dri J un o h 3   1 D e p a r t me n t   o f   M a t h e m a t i c s ,   F a c u l t y   o f   M a t h e mat i c s   a n d   N a t u r a l   S c i e n c e s,   U n i v e r s i t a s Ne g e r i   M a l a n g ,   M a l a n g ,   I n d o n e si a   2 D e p a r t me n t   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s   N e g e r i   M a l a n g ,   M a l a n g ,   I n d o n e si a   3 I n st i t u t e   o f   E n g i n e e r i n g   M a t h e ma t i c s ,   U n i v e r si t i   M a l a y s i a   P e r l i s ,   P e r l i s ,   M a l a y si a         Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   6 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   3 1 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Oct  1 ,   2 0 2 4       Li th i u m - io n   (li - i o n )  b a tt e ries   h a v e   a   h ig h   e n e rg y   d e n sit y   a n d   a   lo n g   c y c le  li fe .   Li t h iu m - i o n   b a tt e ries   h a v e   a   fin it e   li fe sp a n ,   a n d   t h e ir  e n e rg y   sto ra g e   c a p a c it y   d imin is h e s  with   u se .   In   o rd e r  to   p ro p e rly   p lan   b a tt e r y   m a in ten a n c e ,   th e   sta te  o f  h e a lt h   ( S o H)   o f   li t h i u m - io n   b a tt e ries   is  c ru c ial.   Th is   stu d y   a ims   to   c o m b i n e   two   d e e p   lea rn i n g   t e c h n iq u e s  (h y b rid   d e e p   lea rn in g ),   n a m e ly   c o n v o lu ti o n a l  n e u ra l  n e two rk   ( CNN )  a n d   b i d irec ti o n a l  lo n g   s h o rt - term   m e m o ry   (BiL S TM ) ,   fo r  S o H  e stim a ti o n   i n   li - i o n   b a tt e ries .   T h is  st u d y   c o n tras ts  h y b rid   d e e p   lea rn i n g   m e th o d s  to   sin g le  d e e p   lea rn i n g   m o d e ls   so   th a t  t h e   m o st  su i tab le  m o d e l  fo r   a c c u ra tely   m e a su rin g   th e   S o H  i n   li th iu m - i o n   b a tt e ries   c a n   b e   d e term in e d .   In   c o m p a riso n   t o   o th e r  m e th o d o lo g ies ,     CNN - BiL S TM   y ield s  t h e   b e st  re su lt s.  T h e   CNN - BiL S TM   a lg o rit h m   y ield s   RM S E,   m e a n   sq u a re   e rro r  (M S E) ,  m e a n   a b so lu te  e rro r  (M AE) ,   a n d   m e a n   a b so lu te  p e rc e n tag e   e rro r  ( M APE )  in   th e   f o ll o wi n g   o r d e r:   0 . 0 0 9 1 6 ,  0 . 0 0 0 0 8 4 ,   0 . 0 0 4 8 ,   a n d   0 . 0 0 6 0 3 .   Th is  i n d ica tes   th a t  CNN - BiL S TM ,   a s  a   h y b rid   d e e p   lea rn in g   m o d e l,   is  a b le  to   c a lcu late   th e   a p p ro x ima te  c a p a c it y   o f   th e   li t h iu m - i o n   b a tt e ry   m o re   a c c u ra tely   th a n   o t h e r  m e th o d s.   K ey w o r d s :   B id ir ec tio n al  lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   C o n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k   h y b r id   d ee p   lea r n in g   L ith iu m - I on   L o n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   r ec u r r en t  n eu r al  n etwo r k s     State - of - h ea lth   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Den is   E k a  C ah y an i   Dep ar tm en t o f   Ma th em atics,  Facu lty   o f   Ma th e m atics a n d   Na tu r al  Scien ce s ,   Un iv er s itas   Neg er i M alan g   J l.  Sem ar an g   No . 5 ,   Su m b er s ar i,  L o wo k war u ,   Ma lan g ,   E ast  Ja v a  6 5 1 4 5 ,   I n d o n esia   E m ail: d en is . ek a. ca h y a n i.f m ip a@ u m . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   L ith iu m - io n   ( li - i o n )   b atter ies  h av e  a  h ig h   en er g y   d e n s ity   an d   a  lo n g   cy cle  life   [ 1 ] .   L ith iu m - io n   b atter ies  ca n   o p tim ize  en er g y   u tili za tio n   f r o m   s o lar   p an els   an d   p r o v id e   a  r eliab le  en e r g y   s u p p ly   w h en   it  is   n ee d ed   [ 2 ] .   Ho wev er ,   lith iu m - io n   b atter ies  h av e  a  r estricte d   s h elf   life   an d   ex p er ie n ce   a   d ec lin e  in   en er g y   s to r ag e  ca p ac ity   o v e r   tim e  an d   u s e   [ 3 ] .   T h is   ca n   in f lu en ce   t h e  p er f o r m an ce   o f   th e  eq u ip m en t  an d   th e  b atter y   life .   State  o f   Hea lth   esti m ati o n   o n   lith iu m - io n   b atter ies  in cr ea s es  b atter y   u tili za tio n   ef f icien cy   as  a  r esu lt.   E s tim atin g   th e  s tate  o f   h ea l th   ( So H)   o f   lith iu m - io n   b att er ies   ca n   b e  ac co m p lis h ed   u s in g   a  v ar iety   o f   tech n iq u es,  s u ch   as  b atter y   s e n s o r s ,   m ath em atica l  m o d els,  v is u al  m eth o d s ,   an d   d ee p   lear n in g   m eth o d s   b ased   o n   b atter y   m a n ag em e n t  tech n o lo g y   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Dee p   lear n i n g   o f f e r s   m o r e  ac cu r ate  esti m ates  o f   So H  an d   r em ain in g   u s ef u l   life   ( R UL )   th an   th e   o t h er   m eth o d s   an d   en ab les  s y s tem s   to   m o n ito r   t h e  s tate  o f   t h e  b atter y   i n   ac tu al  tim e   [ 6 ] .   Pre v io u s   r esear ch   h as  u tili ze d   d ee p   lear n in g   f o r   b atter y   h ea lth   esti m atio n   u s in g   m eth o d s   s u ch   as  co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k   ( C NN)   [ 7 ] ,  lo n g   s h o r t - te r m   m em o r y   ( L STM )   [ 8 ] ,  B id ir ec tio n al  L STM   ( B iLST M )   [ 9 ] ,   an d   d ee p   b eli ef   n etwo r k s   ( DB Ns)   [ 1 0 ] .   Pri o r   s tu d ies  o n ly   em p lo y ed   a  s i n g le  d ee p   lear n in g   tech n iq u e,   wh ich   lack ed   g e n er aliza tio n   ca p ab ilit ies  an d   was  d ep en d en t   o n   tr ain in g   d ata,   r esu ltin g   i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :   9 9 5 - 1 0 0 6   996   o v er f itti n g .   T h is   n ew  r esear ch   co m b in es  C NN  an d   B iLST M  f o r   L i - io n   b atter y   So H  esti m atio n   in   o r d er   t o   p r o v id e  m o r e  ac cu r ate  r esu lts   b y   u tili zin g   th e  s tr en g th s   o f   b o th   m eth o d s .   Hy b r id   d ee p   lear n in g   ca n   o v er co m e  g en er aliza tio n   p r o b lem s   a n d   r ed u ce   o v er f itti n g   ca u s ed   b y   tr ain in g   d ata  d e p en d e n ce ,   th er eb y   i n cr ea s in g   esti m atio n   ac cu r ac y   [ 1 1 ] .   T h is   s tu d y ' s   o b jectiv e  is   to   e m p lo y   h y b r id   d ee p   lear n in g   te ch n iq u es  to   esti m ate  th e  So H  o f   lith iu m - io n   b atter ies.  T h e  h y b r i d   d ee p   lear n in g   m eth o d   u tili ze d   in   r esear ch   is   a  co m b in atio n   o f   C NN  an d   B iLST M.   C NN  h as  th e  ab ilit y   to   p r o ce s s   d ata  with   a  lar g e  n u m b er   o f   f ea tu r es  an d   ca p tu r e  co m p lex   p atter n s   an d   r elatio n s h ip s   b etwe en   f ea t u r e s   o n   b atter y   d ata   [ 1 2 ] .   C NN,   h o wev er ,   is   lim ited   in   its   ab ilit y   to   an aly ze   s eq u en tial  d ata  co r r elatio n s   a n d   tim e - r elate d   d ata  r elatio n s h ip s .   I n   co n tr ast,  B iLST M  h as  an   ad v an tag e  f o r   o v er co m i n g   C NN' s   lim itatio n s   in   th at   it  ca n   an aly ze   s eq u e n tial  d ata  co r r elatio n s   a n d   tim e  r elatio n s h ip s   with in   d ata   [ 1 3 ] .   T h is   r esear ch   co n t r ib u tes  to   co m b in in g   C NN  an d   B iLST M  to   lev er ag e   th e   s tr en g th s   o f   b o th   m eth o d s ,   with   th e   ex p ec tatio n   o f   p r o d u ci n g   a  h y b r i d   d ee p   l ea r n in g   m eth o d   t h at  is   m o r e  p o wer f u l   an d   m o r e   ac cu r ate  f o r   m ea s u r i n g   th e   So H  o f   lith iu m - io n   b atter ies.  T h is   r esear ch   also   co m p ar es  th e  p er f o r m an ce   o f   h y b r id   d ee p   lear n in g   an d   s in g le  d ee p   lear n in g   in   o r d er   to   d e ter m in e  th e  o p tim al  m o d el  f o r   esti m atin g   So H  in   lith iu m - io n   b atter ies.   Pre v io u s   r esear ch   h as  d ev elo p ed   an   esti m ate  o f   th e  s tate  o f   h ea lth   ( So H)   f o r   lith iu m - io n   b atter ies.  Du an   et  a l.   [ 1 4 ]   co m p ar ed   t h e  m ac h in e  lear n in g   tec h n iq u e s   k - n ea r est  n eig h b o r s   (K - NN) ,   l o g is tic  r eg r ess io n   ( L R ) ,   en s em b le   lear n in g   ( E L ) ,   an d   s u p p o r t   v ec to r   m ac h in e   ( SVM) .   T h ese  r esear ch   r esu l ts   d em o n s tr ate  t h at  th e  E L   m eth o d   is   m o r e  ef f ec tiv e  th an   o th er   m eth o d s .   Fu r th er m o r e ,   th e  esti m atio n   o f   So H  in   lith iu m - io n   b atter ies  u s in g   d ee p   lear n in g   is   g r o win g .   J o   et  a l.   [ 1 5 ]   c o m p ar ed   t h e  C NN,   f ee d f o r w ar d   n eu r al  n etwo r k   ( FNN) ,   an d   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   a n d   f o u n d   t h at  th e  L STM   m eth o d   p er f o r m ed   b etter   th an   th e   o th er   m eth o d s .   J ia  et  a l.   [ 1 6 ]   e s tim ates  So H  an d   R UL   u s in g   Gau s s ian   p r o ce s s   r eg r ess io n   ( GPR )   an d   p r o d u ce s   g o o d   p r ed ictio n s   o f   esti m atio n   ac cu r ac y .   K h an   et  a l.   [ 1 7 ]   c o m p ar ed   a d ap tiv e  b o o s tin g   ( AB ) ,   s u p p o r t  v ec to r   r eg r ess io n   ( SVR ) ,   L STM ,   m u lti - lay er   p er ce p tr o n   ( ML P),   b i - d ir ec tio n al  L STM   ( B iLST M) ,   an d   C NN  an d   r esu lted   in   t h e  B iLST M  m eth o d   b ein g   th e  b est  m eth o d   co m p ar ed   to   o th er   m eth o d s .   Ho wev er ,   th ese  s tu d ies   h av e  lim itatio n s   in   m ea s u r in g   th e  So H  o f   lith iu m - io n   b atter ies  u s in g   o n ly   o n e  s elec ted   m ac h in e  lear n in g   o r   d ee p   lear n in g   m eth o d .   C o m b in in g   d ee p   lear n in g   m et h o d s   ( h y b r i d   d ee p   lear n in g )   c an   b e   u s ed   to   im p r o v e   th e  ac cu r ac y   o f   So H  esti m atio n   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   T h e  h y b r id   C NN - L STM   m o d e l  u tili ze d   in   s tu d y   [ 2 0 ]   p r o v e d   s u p er io r   to   eith e r   C NN  o r   L STM .   B iLST M   is   an   ev o lu tio n   o f   th e  L STM   p ar ad ig m ,   s o   B iLST M  alwa y s   p r o d u ce s   s u p er io r   r esu lts .   C NN  is   u n ab le  to   a n aly ze   s eq u en tial  c o r r elatio n s   a n d   tem p o r al  r elatio n s h i p s   in   d at a.   B iLST M  h as  th e   b en ef it  o f   b ei n g   ab le  to   ex a m in e  d ata  s eq u en tial  co r r elat io n s   an d   in ter tem p o r al  r elatio n s h ip s .   C NN  an d   B iLST M  ca n   p r o v id e  m o r e  ac cu r ate  esti m ates o f   lith iu m - io n   b atter y   So H  wh en   u s ed   to g et h er .       2.   M AT E R I AL   A ND  M E T H O DS   T h is   s tu d y   esti m ates  th e  So H   in   L ith iu m - I o n   b atter ies  u s in g   h y b r i d   d ee p   lear n in g .   T h e  r es ea r ch   u s es  f iv e  s tag es  o f   m eth o d :  d ata   p r ep r o ce s s in g ,   d ata  m o d elin g ,   h y p er p ar am eter   tu n in g ,   an d   ev alu atio n .   T h e   ex p lan atio n   o f   ea ch   m eth o d   is   as f o llo ws.     2 . 1 .     Da t a s et   T h e  s tu d y   u tili ze d   d ata  f r o m   th e  NASA  p r o g n o s tics   d ata  r ep o s ito r y   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   T h e  d ata  in clu d es   ex p er im en tal  i n f o r m atio n   a b o u t  th e   lith iu m - io n   b atter y   u s ed   b y   NASA  s atellites.  B at ter ies  with   v ar io u s   o p er atin g   p ar am ete r s   ( ch ar g in g ,   d is ch a r g in g ,   an d   im p e d a n ce )   wer e  test ed   at   v ar io u s   tem p er atu r es.  T h e  d ataset  in clu d es  m u ltip le  att r ib u tes,  in clu d in g   cy cle,   am b ien t  tem p e r atu r e,   d atetim e,   ca p ac ity ,   v o ltag e   m ea s u r ed ,   c u r r en t   m ea s u r ed ,   t em p er atu r e   m ea s u r ed ,   ac tu al  l o ad ,   v o ltag e  l o ad ,   an d   tim e.   T h e  d ata  i n clu d es  3 4   b atter y   ty p es,  in cl u d in g   B 0 0 5 5 ,   B 0 0 2 8 ,   B 0 0 3 0 ,   B 0 0 1 8 ,   an d   B 0 0 0 5 .   T ab le   1   p r esen ts   a  s u b s et  o f   th e  d ataset.     2 . 2 .     Da t a   p re pro ce s s ing   T h e   d a t a   p r e p r o c e s s i n g   p h a s e  i n v o l v e s   d a t a   f il t e r i n g ,   S O H   c a l c u l a ti o n s ,   a n d   t h e   s e l ec t i o n   o f   b a t t e r y   d a t a   a tt r i b u t es .   W h e n   d at a   is   f il t e r e d ,   t h e  v a r i et y   o f   b a tt e r y   wit h   a   f l u ct u a t i n g   r a t i o   o f   c a p a c ity   t o   c y c l e  c u r v e s   is   e l i m i n a te d .   T h e   c a p a ci t y   a n d   cy c l e   c u r v e s   o f   a l l  v a r i e ti e s   o f   b a t t e r i es   a r e  e x a m i n e d ,   a n d   t h e   ty p e   o f   b a t t e r y   wi th   a   d o w n w a r d   o r   g o o d   c u r v e   w i l l   b e   u t i li z e d   i n   t h i s   s t u d y .   T h e   b a t t e r y   t y p e   d a t a   w a s   f i l t e r ed   i n t o   n i n e   d i s ti n c t  b a t t e r y   v a r i e ti e s ,   i n c l u d i n g   B 0 0 0 5 ,   B 0 0 0 6 ,   B 0 0 0 7 ,   B 0 0 1 8 ,   B 0 0 2 5 ,   B 0 0 2 6 ,   B 0 0 2 7 ,   B 0 0 2 8 ,   a n d   B 0 0 3 6 .   Du r in g   th e  p r e p r o ce s s in g   p h a s e,   th e  So H  ca lcu latio n   is   al s o   p er f o r m ed   u s in g   ( 1 ) .   S tate  o f   h ea lth   (  )   ch ec k s   ar e   p er f o r m ed   o n   all  b atter y   ty p es   [ 1 7 ] ,   [ 2 3 ] .      =     × 100%   ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Hyb r id   d ee p   lea r n in g   fo r   esti ma tio n   o f sta te - of - h ea lth   in   lit h iu m - io n   b a tter ies   ( Den is   E ka   C a h ya n i )   997   : th e  cu r r e n t c y cle' s   m ax im u m   ca p ac ity   : th e  f ir s t c y cle’ s   m ax im u m   ca p ac ity   T h e  ev alu atio n   o f   b atter y   d a ta  attr ib u tes  is   also   p er f o r m e d   d u r in g   th e  p r ep r o ce s s in g   p h ase.   T h e  attr ib u tes  cy cle,   am b ien t  tem p er atu r e,   an d   d atetim e  th at  ar e  ir r elev an t  to   th e  li - io n   b atte r y   SOH  esti m atio n   p r o ce s s   ar e  r em o v ed .   T h e  d ata  attr ib u tes  u tili s ed   in   th is   s tu d y   ar e  ca p ac ity ,   v o ltag e   m ea s u r ed ,   cu r r en t   m ea s u r ed ,   tem p er at u r e  m ea s u r ed ,   cu r r en t  lo ad ,   v o ltag e  l o ad ,   tim e,   an d   So H.   T h e  s a m p le  d ata  af ter   d ata   p r ep r o ce s s in g   ar e  d is p lay ed   in   T ab le  2 .       T ab le  1 .   T h e  d ataset  ap p lied   i n   th is   s tu d y     C y c l e   A mb i e n t   t e m p e r a t u r e   D a t e t i m e   C a p a c i t y   V o l t a g e   m e a s u r e d   C u r r e n t   m e a s u r e d   Te mp e r a t u r e   m e a s u r e d   C u r r e n t   l o a d   V o l t a g e   l o a d   Ti me   1   24   2 0 0 9 - 02 - 13  2 3 : 1 2 : 2 8   1 . 8 0 4 6 8 5   4 . 1 6 6 7 0 4   0 . 0 0 0 8 9 9   2 6 . 5 0 7 2 8 7   0 . 0 0 0 2   4 . 1 8 1   2 9 . 5 0 0   1   24   2 0 0 9 - 02 - 13  2 3 : 1 2 : 2 8   1 . 8 0 4 6 8 5   3 . 9 3 0 9 8 1   - 1 . 9 9 8 4 7 0   2 6 . 5 5 5 0 8 2   1 . 9 9 9 2   2 . 8 8 1   3 9 . 4 6 9   …   …   …   …   …   …   …   …   …   …   1 6 8   24   2 0 0 8 - 05 - 27  2 0 : 4 5 : 4 2   1 . 3 2 5 0 7 9   3 . 5 8 7 3 3 6   0 . 0 0 1 2 1 9   3 4 . 5 6 5 5 8 0   0 . 0 0 0 6   0 . 0 0 0   2 8 1 0 . 6 4 0       T ab le  2 .   T h e  d ataset  af ter   d ata   p r ep r o ce s s in g   C a p a c i t y   V o l t a g e   m e a s u r e d   C u r r e n t   m e a s u r e d   Te mp e r a t u r e   mea s u r e d   C u r r e n t   l o a d   V o l t a g e   l o a d   Ti me   S o H   1 . 8 0 4 6 8 5   4 . 1 6 6 7 0 4   0 . 0 0 0 8 9 9   2 6 . 5 0 7 2 8 7   0 . 0 0 0 2   4 . 1 8 1   2 9 . 5 0 0   1 . 0 0 0 0 0 0   1 . 8 0 4 6 8 5   3 . 9 3 0 9 8 1   - 1 . 9 9 8 4 7 0   2 6 . 5 5 5 0 8 2   1 . 9 9 9 2   2 . 8 8 1   3 9 . 4 6 9   0 . 9 4 6 7 8 8   …   …   …   …   …   …   …   …   1 . 3 2 5 0 7 9   3 . 5 8 7 3 3 6   0 . 0 0 1 2 1 9   3 4 . 5 6 5 5 8 0   0 . 0 0 0 6   0 . 0 0 0   2 8 1 0 . 6 4 0   0 . 7 3 4 2 4 3       2 . 3 .     Da t a   m o delin g     T h is   s tu d y   esti m ates  So H  u s i n g   h y b r i d   d ee p   lear n in g   tech n iq u es,  in clu d i n g   s tan d a r d   d ee p   lear n in g - L STM ,   Stan d ar d   d ee p   lea r n in g - B iLST M,   s tan d ar d   d ee p   lea r n in g - Simp leR NN,   C NN - L STM ,   C NN - B iLST M,   an d   C NN - Simp leR NN.   Hy b r id   d ee p   lear n i n g   m eth o d s   ar e  also   co m p ar ed   to   d ee p   lear n in g   m eth o d s   s u ch   as  Stan d ar d   Dee p   L ea r n in g ,   L ST M,   B iLST M,   Simp leR NN,   an d   C NN.   T r ain in g   b atter y   d ata  is   co n d u cte d   u s in g   b atter y   d ata  B 0 0 0 5 ,   B 0 0 0 6 ,   B 0 0 0 7 ,   B 0 0 1 8 ,   B 0 0 2 5 ,   B 0 0 2 6 ,   B 0 0 2 7 ,   B 0 0 2 8 ,   an d   B 0 0 3 6 .   T h e  tr ain in g   d ata  is   d if f er en tiated   b y   c o m b in i n g   d ata  f o r   all  b atter y   ty p es  with   tr ain in g   d ata   f o r   ea ch   b atter y   ty p e.   I n   ad d itio n ,   d ata  test in g   is   co n d u cted   u s in g   B 0 0 5 5   b atter y   d ata.       C NN - B iL STM   m o d el  is   a   h y b r id   d ee p   lear n in g   tech n iq u e   th at  co m b i n es  1 - D  C NN   with   B iLST M   m o d els.  T h e   C NN  m o d el   is   p r o ce s s ed   in   p ar allel  with   th e   B iLST M  m o d el.   T h e   C NN  an d   B iLST M   m o d els  ar e  co m b in e d   to   p r o d u ce   a  m o d el  with   co n ca te n ated   f ea tu r es  f o r   esti m atin g   So H.   So H  ca lcu latio n s   ar e  p er f o r m ed   d u r in g   tr ain in g   an d   d ata  test in g   s o   th at  p r e d icted   an d   ac tu al  So H  v al u es c an   b e  co m p ar ed .   T h e  C NN  m o d el   co n tain s   1 - d i m en s io n al  co n v o lu ti o n al  wh ic h   ac tiv ates  ce r tain   f ea tu r es o f   th e  d ata  t o   p r o d u ce   a  f ea tu r e   m ap ,   f o llo wed   b y   r ec tifie d   li n ea r   u n its   ( R eL U)   wh ich   en a b le  f aster   an d   m o r e  e f f ec tiv e   tr ain in g .   Fu r th er m o r e,   m ax   p o o lin g   s im p lifie s   th e  o u tp u t   b y   p er f o r m in g   n o n lin ea r   d o wn s am p lin g   t h er eb y   r ed u cin g   th e   n u m b er   o f   p a r am eter s   th at  th e   n etwo r k   n ee d s   to   lear n .   T h e   p r o ce s s   co n tin u es  with   1 - d im en s io n al  co n v o l u tio n al +REL U  an d   m ax   p o o lin g   ag ain .   T h en ,   f latten   lay er   to   co n v er t  th e  two - d im en s io n al  f ea tu r e  m atr ix   in t o   a  v ec t o r .   Fin ally ,   th e  f u lly   c o n n ec ted   lay er   ( FC L )   with   th e   ac tiv atio n   f u n ctio n   is   ad d ed   with   th e  n u m b e r   o f   n eu r o n s .   T h e  B iLST M  m o d el  co n tain s   th e  B iLST M  lay er   an d   t h e  d r o p o u t  lay e r   is   r ep ea ted   twice.   T h e  m o d el  is   co n tin u ed   with   d e n s e_ 1   an d   d en s e_ 2   lay er s .   T h e n ,   Flatten   lay er   an d   FC L .   T h e  m o d e ls   ar e  co m b in ed   t o   p r o d u ce   co n ca ten ated   f ea tu r es   th at  co m b i n e  f ea tu r es  f r o m   t h e  C NN  an d   B iLST M  m o d els .   T h e  m o d el  o u tp u t  ca n   p r o d u ce   So H  esti m ates.  T h e  ar ch itectu r e  o f   th e   C NN - B i L STM   m o d el  is   s h o wn   in   Fig u r e  1 .     2 . 4 .     H y perpa ra m e t er   t uning   T h e  h y p er p ar a m eter   o p tim iz atio n   p h ase  d eter m i n es  th e  p ar am eter s   o f   th e  o p tim al  e x p er im en tal   s ce n ar io .   T h is   s tu d y   em p lo y s   th e  p ar am eter s   lo s s   f u n ctio n ,   o p tim izer ,   b atch _ s ize,   m o d el  ac tiv atio n ,   an d   ep o ch .   Me an _ s q u a r ed _ e r r o r   i s   th e  lo s s   f u n ctio n   u tili ze d   i n   th is   s tu d y .   Me an wh ile,   A d am   is   th e  o p tim izer   u s ed .   B atch _ Size  is   s et  to   5 0 .   T h e  er a  u tili ze d   is   3 0 .   T h e n   th e  em p lo y e d   ac tiv atio n   m o d el  i s   tan h .     2 . 5 .     E v a lua t i o n   T h e  r esear ch   u tili s ed   f o u r   m e tr ics  to   ass e s s   th e  ef f ec tiv en ess   o f   th e  im p lem en ted   p r o ce d u r e.   T h is   d ee p   lear n i n g   m et h o d   is   ev a lu ated   u s in g   m ea n   ab s o lu te   er r o r   ( MA E ) ,   m ea n   s q u ar e   e r r o r   ( MSE ) ,   m ea n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :   9 9 5 - 1 0 0 6   998   ab s o lu te  p er ce n tag e   er r o r   ( M APE) ,   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE ) .   I n   eq u atio n s   ( 2 ) ,   ( 3 ) ,   ( 4 ) ,   a n d   ( 5 ) ,   th e  m etr ics  ar e  d is p lay ed   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .    is   th e  am o u n t  o f   d at a  th at  is   m ea s u r ed   o r   p r ed icte d .     is   th e  ac tu al   So H  u s ed   in   r ea l te r m s ,   wh ile  ~   is   th e  p r ed icted   So H  p r o d u ce d   b y   th e  m o d el.        =   1   ∑ ( −   ~ ) 2 = 1       ( 2 )       =   √  =   √ 1   ∑ ( −   ~ ) 2 = 1     ( 3 )     =   1   ∑ | = 1 −   ~ |       ( 4 )     =   100%   ∑ | −   ~ | = 1     ( 5 )           Fig u r e  1 .   T h e  C NN - B iLST M  a r ch itectu r e       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   I n   th is   s ec tio n ,   th e  r esu lts   o f   t h e  r esear ch   ar e  ex p lain ed   alo n g   with   a  co m p r eh en s iv e  d is cu s s io n .   T h is   s ec tio n   co n s is ts   o f   d ata  co llectio n   an d   r esu lts   an d   d is cu s s io n .   T h e  ex p la n atio n   o f   ea ch   m eth o d   is   as f o llo ws.     3 . 1 .     Da t a   c o llect io n   I n   th e   NASA  p r o g n o s tics   d ata  r ep o s ito r y ,   th er e   ar e   3 0 1 , 7 1 0   r ec o r d s .   T h er e  a r e  a   to tal  o f   2 5 1 , 0 7 3   r ec o r d s   af ter   p r e p r o ce s s in g .   T h e  d ata  ar e  u tili s ed   as  tr ain in g   d ata  to   co n s tr u ct  a  h y b r id   d ee p   lear n in g   m o d el   f o r   esti m atin g   th e  So H  o f   lith i u m - io n   b atter ies.  Usi n g   2 2 , 6 6 2   r ec o r d s   f r o m   th e  B 0 0 5 5   d at aset  to   ev alu ate  th e  d ee p   lear n in g   m o d el.     3 . 2 .     Resul t   a nd   d is cus s io n   T h is   s tu d y   u s es  elev en   ex p e r im en tal  s ce n ar io s   f o r   th e  esti m atio n   o f   th e  s tate  o f   h ea l th   o f   li - io n   b atter ies.  T h e  ex p er im e n tal  s ce n ar io s   u s ed   ar e  s tan d ar d   d ee p   lear n in g - L STM ,   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - B iLST M,   s tan d ar d   d ee p   lea r n in g - Simp leR NN,   C NN - L STM ,   C NN - B iLST M,   C NN - Si m p leR NN,   s tan d ar d   d ee p   lear n i n g ,   L STM ,   B iLST M,   Simp leR NN,   an d   C NN.   T h e  e v alu atio n   r esu lts   o f   ea ch   m eth o d   f o r   esti m atin g   th e  So H  o f   lith iu m - io n   b atter ies ar e  d is p lay e d   in   T ab le  3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Hyb r id   d ee p   lea r n in g   fo r   esti ma tio n   o f sta te - of - h ea lth   in   lit h iu m - io n   b a tter ies   ( Den is   E ka   C a h ya n i )   999   T h e  ev alu atio n   f in d in g s   o f   th is   r esear ch ,   as  s h o w n   in   T ab le  3 ,   in d icate   t h at  C NN - B iLST M   o u tp er f o r m ed   o th er   ap p r o ac h es.  T h e  C NN - B iLST M  ap p r o ac h   y ield s   th e  f o llo win g   v alu es  in   th e  o r d er   o f   R MSE ,   M SE,   MA E ,   an d   MA PE:  0 . 0 0 9 1 6 ,   0 . 0 0 0 0 8 4 ,   0 . 0 0 4 8 ,   an d   0 . 0 0 6 0 3 .   T h e  h y b r id   d e ep   lear n in g   m eth o d   th at  o b tain ed   th e  n ex t  b est  r es u lts   was  s tan d ar d   d ee p   lear n in g - B iLST M  wh ich   o b tain e d   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  v alu es  r esp ec tiv ely   as  f o llo ws:   0 . 0 0 9 6 9 ,   0 . 0 0 0 0 9 4 ,   0 . 0 0 5 7 5 ,   an d   0 . 0 0 7 2 4 .   T h e  m o d el  th at   r ec eiv ed   th e   n e x t  b est  ev al u at io n   f o r   a   s in g le  d ee p   lear n in g   m o d el   was  B iLST M  with   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  v alu es r esp ec tiv el y   as f o llo ws 0 . 0 1 0 7 5 ,   0 . 0 0 0 1 1 ,   0 . 0 0 6 4 9 ,   an d   0 . 0 0 7 5 6 .       T ab le  3 .   T h e  ev alu atio n   o f   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE   M e t h o d s   R M S E   M S E   M A E   M A P E   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g - LS TM   0 . 0 1 0 9 4   0 . 0 0 0 1 1   0 . 0 0 5 8   0 . 0 0 7 7 1   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g - B i LS TM   0 . 0 0 9 6 9   0 . 0 0 0 0 9 4   0 . 0 0 5 7 5   0 . 0 0 7 2 4   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g - S i mp l e R N N   0 . 0 1 2 9 3   0 . 0 0 0 1 6   0 . 0 0 6 6 5   0 . 0 0 8 1 4   C N N - LSTM   0 . 0 1 6 8   0 . 0 0 0 2 8   0 . 0 1 0 1 3   0 . 0 1 3 9 9   CNN - B i L S T M   0 . 0 0 9 1 6   0 . 0 0 0 0 8 4   0 . 0 0 4 8   0 . 0 0 6 0 3   C N N - S i mp l e R N N   0 . 0 1 4 7 1   0 . 0 0 0 2 1   0 . 0 0 7 5 6   0 . 0 0 9 0 2   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 4 2 4 9   0 . 0 0 1 8   0 . 0 2 9 9 5   0 . 0 3 8 2 4   B i LST M   0 . 0 1 0 7 5   0 . 0 0 0 1 1   0 . 0 0 6 4 9   0 . 0 0 7 5 6   LSTM   0 . 0 1 4 8 3   0 . 0 0 0 2 2   0 . 0 1 0 8 5   0 . 0 1 2 6 4   S i mp l e R N N   0 . 0 1 3 1 1   0 . 0 0 0 1 7   0 . 0 0 7 5 8   0 . 0 0 9 2   C N N   0 . 0 2 5 1 4   0 . 0 0 0 6 3   0 . 0 1 5 8 4   0 . 0 1 9 2 8       T h is   r esear ch   also   ev alu ates  t h e  p er f o r m an ce   o f   ea ch   b atter y   ty p e  to   esti m ate  th e  Sta te  o f   Hea lth   o f   li - io n   b atter ies.  T h e  f o llo win g   b atter y   ty p es  ar e  u tili ze d :  B 0 0 0 5 ,   B 0 0 0 6 ,   B 0 0 0 7 ,   B 0 0 1 8 ,   B 0 0 2 5 ,   B 0 0 2 6 ,   B 0 0 2 7 ,   B 0 0 2 8 ,   an d   B 0 0 3 6 .   E ac h   ty p e  o f   b atter y   is   ev alu ated   u s in g   s tan d ar d   d ee p   lear n in g ,   L STM ,   B iLST M,   Simp leR NN,   an d   C NN.   T ab le  4   d is p lay s   th e  e v alu atio n   r esu lts   f o r   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  f o r   ea ch   ty p e  o f   b atter y   u s ed   to   esti m ate  So H.   T ab le  4   o f   th e  ev alu atio n   r esu lts   f o r   th is   s tu d y   r ev ea led   th at   B iLST M  co n s i s ten tly   p r o d u c ed   th e  b est   r esu lts   wh en   co m p ar ed   t o   s tan d ar d   d ee p   lear n i n g ,   L STM ,   Simp leR NN,   an d   C NN  f o r   ea ch   b atter y   ty p e.   T h e   B 0 0 2 5   b atter y   ac h iev ed   th e  g r ea test   ev alu atio n   v alu e   with   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   a n d   MA PE  v alu es  o f   0 . 0 0 0 5 9 ,   3 . 4 8 7 1 ,   0 . 0 0 0 4 7 ,   a n d   0 . 0 0 0 4 8 ,   r esp ec tiv ely .   T h en ,   t h e  m o d el   with   th e  s ec o n d - b est   ev alu atio n   r esu lts   f o r   ea ch   ty p e  o f   b atter y   d ata  is   th e  Simp leR NN  m o d el.   T h is   s tu d y   illu s tr ates  th e  co m p ar is o n   cu r v e  b etwe en   So H  a n d   So H  p r ed ictio n s   f o r   ev e r y   cy cle.   So H  th at  is   u s ed   is   So H  d ata   f r o m   b atter y   B 0 0 5 5 ,   wh ile  So H   th at  is   p r ed icted   is   So H  p r e d ictio n   r esu lt   f r o m   tr ain in g   d ata.   T h e  co m p ar is o n   o f   So H  an d   So H  p r ed ictio n s   is   d ep icted   in   Fig u r e  2   ( s ee   in   ap p en d i x ) .   So H  is   r ep r esen ted   b y   th e  b lu e  lin e,   a n d   p r e d icted   So H  is   r ep r esen te d   b y   th e  o r a n g e  lin e.   Fig u r e  2   s h o ws  th at  C NN - B i L STM   h as  a  r ea s o n ab ly   ac cu r ate  m o d el  p r e d ictio n   an d   is   n ea r   to   th e  So H  v alu e  w h en   co m p a r ed   to   o th er   m eth o d s .   Fig u r e  2   c o n s is ts   o f   s u b f ig u r es  in clu d in g   Fig u r e   2 ( a)   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - L STM ,   Fig u r e   2 ( b )   s tan d a r d   d e ep   lear n i n g - B iLST M,   Fig u r e  2 ( c)   s tan d ar d   d ee p   lea r n in g - Simp leR NN,   Fig u r e  2 ( d )   C NN - L STM ,   F ig u r e  2 ( e)   C NN - B iL STM ,   Fig u r e  2 (f)   C NN - Simp le R NN,     Fig u r e  2 ( g )   s tan d a r d   d ee p   lear n in g ,  Fig u r e  2 ( h )   L STM ,   Fig u r e  2 ( i)   B iLST M,   Fig u r e  2 ( j )   Simp leR NN,   an d     Fig u r e  2 ( k )   C NN.   C NN - B iL STM   p r o v id es  m o d el  p r e d ictio n s   with in   a  r an g e  n ea r   o r   c lo s e  to   ac tu al  So H   v alu es,  r esu ltin g   in   s u p er i o r   p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   p r ed ic tio n .   Fu r th er m o r e,   C NN - B iLST M  ca n   g en er alize   well  f r o m   tr ain in g   d ata  to   r a n d o m   d ata.   C NN - B iLST M  h as  a  lo w  er r o r   r ate  wh en   p r e d ictin g   So H  v alu es.  C NN - B iL STM   ca n   ef f ec tiv ely   ap p ly   s ig n if ica n t p atter n s   ex tr ac ted   f r o m   tr ain in g   d ata  to   n e w  d ata.   Fig u r e  2   illu s tr ates  th at  co m p ar ed   to   o th er   ap p r o ac h es,  t h e  s tan d ar d   d ee p   lear n in g   m o d el   ac cu r ately   f o r ec asts   r ea l  So H  v alu es  th r o u g h o u t  a  b r o a d   s p ec tr u m .   C o n v en tio n al  d ee p   lear n in g   m e th o d s   p r o v i d e  less   p r ec is e  m o d el  p r ed ictio n s   f o r   p r ed ictin g   So H  v alu es.  T h e  m o d el  is   in f lu en ce d   b y   b ias  in   th e  tr ain in g   d ata,   lead in g   it  to   r o u tin ely   f o r ec as t  So H  v alu es  th at  ar e  to o   h ig h ,   r esu ltin g   in   a   s u b s tan tial  d is p ar ity   b etwe en   th e   ac tu al  an d   a n ticip ated   So H.   T h e  s ig n if ican t  d is p ar ities   ac r o s s   So H  cu r v es  m ig h t  a r is e  f r o m   m ea s u r em en t   m is tak es  o r   f laws  d u r in g   th e  c alcu latio n   o f   th e   p r ec is e  So H  v alu e.   Sh o u ld   t h e  d ata   u s ed   f o r   m o d el  tr ain in g   b e   in ac cu r ate,   it is   lik ely   th at  th e  m o d el' s   p r ed ictio n s   will a ls o   b e  im p r ec is e.   C NN - B iL STM   is   th e  o p tim al  m o d el  f o r   esti m atin g   So H  in   lith iu m - io n   b atter ies,  ac co r d i n g   to   th is   s tu d y .   T h is   tech n iq u e  is   p r ef e r ab le  to   o th er   h y b r id   an d   d ee p   lear n in g   tech n iq u es.  T h is   is   d u e  to   th e  f ac t  th at  th e  co m b in atio n   o f   C NN  an d   B iLST M  m o d els  ca n   p r o d u ce   o p tim al  m o d el  p er f o r m an ce ,   allo win g   f o r   b etter   s tate  o f   h ea lth   p r ed ictio n   co m p ar ed   to   o th er   m o d els.  C NN ' s   m o d el  ex ce ls   at  ex tr ac tin g   h ier ar ch ical  f ea tu r es  f r o m   d ata  i n   o r d er   to   id en tif y   p atter n s   th at  a r e  d if f icu lt  t o   r e co g n is e  in   n u m er ical  d ata.   I n   co n tr ast,  B iLST M  is   ab le  to   ca p tu r e  te m p o r al   p att er n s   in   d ata  s eq u en ce s .   B y   c o m b in in g   C NN  an d   B iLST M,   m o d els  a r e  ab le   to   ex tr ac t  v ital  in f o r m atio n ,   r es u ltin g   in   m o r e  r o b u s t  r ep r es en tatio n s   o f   f ea tu r es.  I n   ad d itio n ,   m o d el  C NN - B iLST M  ca n   h elp   r ed u ce   o v er f itti n g .   C NN  h as  a   p r o p en s ity   to   g en er ate   a  lar g e   n u m b er   o f   f ea tu r es,  an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :   9 9 5 - 1 0 0 6   1000   B iLST M  ca n   h elp   co n tr o l  t h e   co m p lex ity   o f   th e  m o d el   b y   u tili zin g   co n tex t u al  in f o r m ati o n   f r o m   b o th   d ata  in p u t  d ir ec tio n s .   T h is   ca n   r e d u ce   th e  r is k   o f   o v e r f itti n g   th a t  ca n   o cc u r   with   d ee p   lear n in g   m o d els.  Utilizin g   th e  s tr en g th s   o f   ea ch   ar ch itectu r e  m ak es  th e  co m b in at io n   o f   th e  C NN  an d   B iLS T M  m o d els  m o r e  ad v an tag e o u s   th an   o th er   m o d e ls .       T ab le  4 .   T h e  ev alu atio n   o f   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  f o r   ea c h   b atter y   ty p e   M e t h o d s   R M S E   M S E   M A E   M A P E   B a t t e r y   B 0 0 0 5   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 5 2 7 3   0 . 0 0 2 7 8   0 . 0 3 1 3 0 7   0 . 0 3 7 1 7 6   B i L S T M   0 . 0 0 4 9 2   2 . 4 2 8 1 1   0 . 0 0 4 0 7   0 . 0 0 4 8 4   LSTM   0 . 0 4 3 1 7   0 . 0 0 1 8 6   0 . 0 3 7 6 1   0 . 0 4 7 1 4   S i mp l e R N N   0 . 0 1 2 7 7   0 . 0 0 0 1 6   0 . 0 1 0 1 8   0 . 0 1 2 0 3   C N N   0 . 0 5 2 7 9   0 . 0 0 2 7 8   0 . 0 3 1 2 2   0 . 0 3 6 9 7   B a t t e r y   B 0 0 0 6   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 7 3 9 4   0 . 0 0 5 4 6 8   0 . 0 4 3 2   0 . 0 5 7 5 6   B i L S T M   0 . 0 0 2 7 0   7 . 3 3 3 3   0 . 0 0 2 1 5   0 . 0 0 2 8 4   LSTM   0 . 0 1 3 2 8   0 . 0 0 0 1 7   0 . 0 0 9 0 1   0 . 0 1 0 9 4   S i mp l e R N N   0 . 0 0 5 5 7   3 . 1 0 3 9 8   0 . 0 0 4 1 3   0 . 0 0 5 5 8   C N N   0 . 0 7 1 4 5   0 . 0 0 5 1 0   0 . 0 4 0 2 1   0 . 0 5 3 1 1   B a t t e r y   B 0 0 0 7   S t a n d a r d   D e e p   L e a r n i n g   0 . 0 1 6 0 1   0 . 0 0 0 2 5   0 . 0 0 9 0 3   0 . 0 1 0 6 3   B i L S T M   0 . 0 0 4 1 2   1 . 7 0 4 6 1   0 . 0 0 3 7 2   0 . 0 0 4 2 5   LSTM   0 . 0 1 7 2 7   0 . 0 0 0 2   0 . 0 1 2 3 3   0 . 0 1 3 2 5   S i mp l e R N N   0 . 0 0 6 8 7 2   4 . 7 2 3 0 0   0 . 0 0 4 9 2   0 . 0 0 5 7 6   C N N   0 . 0 1 4 8 8   0 . 0 0 0 2 2   0 . 0 0 7 6 1   0 . 0 0 8 9 0   B a t t e r y   B 0 0 1 8   S t a n d a r d   D e e p   L e a r n i n g   0 . 0 2 4 9 7   0 . 0 0 0 6 2   0 . 0 1 4 4 3   0 . 0 1 7 0 1   B i L S T M   0 . 0 0 7 0 7   5 . 0 0 1 7 8   0 . 0 0 5 9 2   0 . 0 0 6 9 3   LSTM   0 . 0 0 8 0 3   6 . 4 6 0 4 1   0 . 0 0 5 4 1   0 . 0 0 6 6 9   S i mp l e R N N   0 . 0 2 3 0 2   0 . 0 0 0 5 3   0 . 0 0 9 5 8   0 . 0 1 1 4 6   C N N   0 . 0 2 8 2 3   0 . 0 0 0 7 9   0 . 0 1 7 7 6   0 . 0 2 1 1 3   B a t t e r y   B 0 0 2 5   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 0 4 6 1   2 . 1 2 9 9 5   0 . 0 0 3 9 0   0 . 0 0 3 9 7   B i L S T M   0 . 0 0 0 5 9   3 . 4 8 7 1 6   0 . 0 0 0 4 7   0 . 0 0 0 4 8   LSTM   0 . 0 0 5 7 0   3 . 2 6 0 4 0   0 . 0 0 5 1 3   0 . 0 0 5 2 4   S i mp l e R N N   0 . 0 0 0 8 9   8 . 0 0 5 4 3   0 . 0 0 0 5 8   0 . 0 0 0 5 9   C N N   0 . 0 0 4 5 7   2 . 0 8 8 7 5   0 . 0 0 4 1 0   0 . 0 0 4 1 8   B a t t e r y   B 0 0 2 6   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 0 8 7 1   7 . 5 9 8 8 9   0 . 0 0 4 1 8   0 . 0 0 4 7 2   B i L S T M   0 . 0 0 2 2 8   5 . 2 0 3 5 3   0 . 0 0 1 9 7   0 . 0 0 2 0 7   LSTM   0 . 0 0 2 4 2   5 . 8 6 0 6 6   0 . 0 0 1 7 0   0 . 0 0 1 7 4   S i mp l e R N N   0 . 0 0 5 1 2   2 . 6 2 7 8 5   0 . 0 0 4 9 1   0 . 0 0 5 0 9   C N N   0 . 0 0 2 7 7   7 . 7 1 7 3 5   0 . 0 0 2 1 9   0 . 0 0 2 2 8   B a t t e r y   B 0 0 2 7   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 0 2 9 5   8 . 7 4 2 4 4   0 . 0 0 2 2 8   0 . 0 0 2 3 1   B i L S T M   0 . 0 0 0 7 5   5 . 7 2 0 4 9   0 . 0 0 0 5 7   0 . 0 0 0 5 7   LSTM   0 . 0 0 7 2 1   5 . 2 0 0 9 7   0 . 0 0 6 6 3   0 . 0 0 6 7 1   S i mp l e R N N   0 . 0 0 3 6 7   1 . 3 5 2 8 9   0 . 0 0 3 4 2   0 . 0 0 3 4 6   C N N   0 . 0 0 3 1 5   9 . 9 7 6 2 7   0 . 0 0 2 6 5   0 . 0 0 2 6 7   B a t t e r y   B 0 0 2 8   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 0 3 5 2   1 . 2 4 5 3 5   0 . 0 0 2 7 8   0 . 0 0 2 8 5   B i L S T M   0 . 0 0 1 4 6   2 . 1 4 9 9 1   0 . 0 0 0 9 5   0 . 0 0 0 9 8   LSTM   0 . 0 0 4 6 4   2 . 1 5 4 3 1   0 . 0 0 3 9 8   0 . 0 0 4 0 7   S i mp l e R N N   0 . 0 0 1 5 8   2 . 5 1 2 0 9   0 . 0 0 1 3 7   0 . 0 0 1 3 9   C N N   0 . 0 0 2 4 4   5 . 9 9 0 4 6   0 . 0 0 1 8 9   0 . 0 0 1 9 3   B a t t e r y   B 0 0 3 6   S t a n d a r d   d e e p   l e a r n i n g   0 . 0 1 1 1 8   0 . 0 0 0 1 2   0 . 0 0 3 8 7   0 . 0 0 5 5 6   B i L S T M   0 . 0 0 2 7 3   7 . 4 7 5 5 2   0 . 0 0 1 7 6   0 . 0 0 2 5 2   LSTM   0 . 0 0 6 5 2   4 . 2 5 5 7 4   0 . 0 0 4 5 5   0 . 0 0 6 6 1   S i mp l e R N N   0 . 0 0 3 2 8   1 . 0 7 7 5 8   0 . 0 0 2 1 3   0 . 0 0 2 9 8   C N N   0 . 0 1 0 6 5   0 . 0 0 0 1 1   0 . 0 0 8 4 3   0 . 0 1 2 1 6       E v a l u a t i o n   o f   a   s i n g l e   d e e p   l ea r n i n g   m o d e l   y i e l d s   a  B i L S T M   m o d e l   t h a t   i s   s u p e r i o r   t o   o th e r   m o d e l s .   B i L S T M   i s   a   r e c u r r e n c e   m o d e l   c a p a b l e   o f   c a p t u r i n g   t e m p o r a l   r e l a t i o n s h i p s   i n   d a t a .   B i L S T M   e n a b l e s   t h e   m o d e l  t o   s e e   t h e   c o n t e x t   b e f o r e   a n d   a f t e r   a   g i v e n   t i m e ,   w h i c h   i s   c r u c i a l   f o r   i d e n t i f y i n g   t r e n d s   a n d   p a t t e r n s   f o r   l i - i o n   b a t t e r y   S o H   es t i m a t i o n .   B i L ST M   i s   c a p a b l e   o f   i d e n t i f y i n g   L i - i o n   b a t t e r y   c h a r a c t e r i s t i cs   s u c h   a s   d e g r a d a t i o n   o v e r   t i m e   a n d   v a r i a t i o n s   i n   r e s p o n s e   d u r i n g   c h a r g e   a n d   d i s c h a r g e   c y c l e s .   B i L S T M   is   w e ll - s u i t e d   t o   t h i s   t y p e   o f   t a s k   d u e   t o   it s   c a p ac i t y   t o   r e ca l l  p a s t   i n f o r m a ti o n   a n d   u s e   i t   t o   m a k e   p r e d i c t i o n s   a b o u t   t h e   f u tu r e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Hyb r id   d ee p   lea r n in g   fo r   esti ma tio n   o f sta te - of - h ea lth   in   lit h iu m - io n   b a tter ies   ( Den is   E ka   C a h ya n i )   1001   4.   CO NCLU SI O N   T h e  s tu d y   s u cc ess f u lly   esti m ated   th e  So H  o f   lith iu m - io n   b atter ies  u s in g   h y b r id   d e ep   lear n in g   m eth o d s .   T h e  h y b r i d   d ee p   lea r n in g   m eth o d s   u s ed   in   th is   s t u d y   ar e  s tan d a r d   d ee p   lear n in g - L STM ,   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - B iLST M,   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - Simp leR NN,   C NN - L STM ,   C NN - B i L STM ,   an d   C NN - Simp leR NN .   T h is   r esear ch   c o m p ar es  h y b r id   d ee p   lear n in g   m eth o d s   with   s in g le  d ee p   lear n in g   m o d els  s u c h   as  s tan d ar d   d ee p   lear n in g ,   L STM ,   B iLST M,   Simp leR N N,   a n d   C NN.   C NN - B iLST M  h as  th e  b est  r e s u lts   co m p ar ed   to   o th er   m eth o d s .   T h e  C NN - B iLST M  m eth o d   o b t ain s   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  in   s eq u en ce   o f   0 . 0 0 9 1 6 ,   0 . 0 0 0 0 8 4 ,   0 . 0 0 4 8 ,   an d   0 . 0 0 6 0 3 .   T h e  m o d el  th at  r ec eiv ed   th e  n ex t  b est  ev alu atio n   f o r   a  s in g le  d ee p   lear n in g   m o d el   was  B iLST M  with   R MSE ,   MSE ,   MA E ,   an d   MA PE  v alu es  r es p ec tiv ely   as  f o llo ws  0 . 0 1 0 7 5 ,   0 . 0 0 0 1 1 ,   0 . 0 0 6 4 9 ,   a n d   0 . 0 0 7 5 6 .   T h is   s u g g ests   th at  th e  C NN - B iLST M  h as  th e  ab i lity   to   esti m ate  th e  b est L i - io n   b atter y   So H  co m p ar ed   to   o t h er   m eth o d s .   Fu tu r e  r esear ch   ca n   co m b in e  C NN  tr an s f er   lear n in g   m o d els  s u ch   as  R esn et5 0 ,   VGG1 9 ,   I n ce p tio n V3   to   p r ed ict  State - of - Hea lth   o n   li - io n   b atter ies.  E n s em b le  tr an s f er   lear n in g   C NN  ca n   b e  c o m b in ed   with   o th e r   m o d els  s u ch   as  B iLST M  o r   L STM   to   p r o d u ce   b etter   p er f o r m an ce   b ec au s e  it  co m b in es  th e  ad v a n tag es  o f   th ese  m eth o d s .   Fu tu r e  r esear ch   ca n   also   esti m ate  th e  R UL   o f   li - io n   b atter ies  s o   th at  th e  r esu lts   o b tain ed   ar e   m o r e  co m p r eh e n s iv e  th an   o n l y   esti m atin g   So H.       AP P E NDI X         ( a)       ( b )     Fig u r e  2 .   C u r v e  o f   c o m p a r is o n   b etwe en   So H  an d   p r e d icted   So H  ( a)   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - L STM   an d   ( b )   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - B iLST M   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :   9 9 5 - 1 0 0 6   1002     ( c)       ( d )       ( e)     Fig u r e  2 .   C u r v e  o f   c o m p a r is o n   b etwe en   So H  an d   p r e d icted   So H  ( c)   s tan d ar d   d ee p   lear n in g - Simp leR NN,   ( d )   C NN - L STM ,   an d   ( e )   C NN - B iLST M   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Hyb r id   d ee p   lea r n in g   fo r   esti ma tio n   o f sta te - of - h ea lth   in   lit h iu m - io n   b a tter ies   ( Den is   E ka   C a h ya n i )   1003     (f)       ( g )       ( h )     Fig u r e  2 .   C u r v e  o f   c o m p a r is o n   b etwe en   So H  an d   p r e d icted   So H:  ( f )   C NN - Simp leR NN,     ( g )   s tan d ar d   d ee p   lear n in g ,   an d   ( h )   L STM   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 25 :   9 9 5 - 1 0 0 6   1004     ( i)       ( j)       ( k )     Fig u r e  2 .   C u r v e  o f   c o m p a r is o n   b etwe en   So H  an d   p r e d icted   So H:  ( i)   B iLST M,   ( j)   Simp leR NN,   an d   ( k )   C NN   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.