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문제 정의
- 그러나 ARIMA 모델은 단일 시계열 데이터만을 사용하여 SOH를 예측하기 때문에 장기 예측 성능에 한계가 존재하며 새로운 정보가 추가될 경우 모델의 파라미터를 조정하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 모델 기반의 방법인 칼만 필터와 통계 모델 기반의 ARIMA을 결합한 하이브리드 모델을 제안한다. 기존 ARIMA 알고리즘을 통해 모델을 선정하게 되고 선정한 모델을 배터리의 SOH 예측을 위해 칼만 필터와 결합한 모델로서 기존의 모델보다 안정적인 성능을 가진다.
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