الرئيسية › دليل الباحثين › Brahim Zraibi
Brahim Zraibi
الانتماء : Cadi Ayyad University · Université Hassan 1er
- 16منشورات (انتماء مغربي)
- 19مجموع المنشورات
- 384الاستشهادات
- 4مؤشر h
الملف البحثي
لدى Brahim Zraibi 16 منشور(ات) مفهرسة (2021–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Lecture notes in networks and systems»، «Lecture notes on data engineering and communications technologies» و«International Conference on Circuit, Systems and Communication (ICCSC)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Comparing deep learning methods to predict the remaining useful life of lithium-ion batteries» (2022)، وقد استُشهد به 24 مرة. 12 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في كندا.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Battery Technologies Research
- Advancements in Battery Materials
- Machine Fault Diagnosis Techniques
- Reliability and Maintenance Optimization
- Arduino and IoT Applications
المنشورات (16)
- Accurate Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries Using a Hybrid Deep Learning Framework
- Optimizing Lithium-Ion Battery SOC Estimation Under Safe Dynamic Conditions : Modeling and Performance Comparison
- A SWOT-Guided Hybrid Optimization Framework for Reducing EV Charging Time
- Comparison of LSTM and CNN Models for SOC Estimation in Lithium Polymer Batteries
- Online Fault Tolerant RUL Prediction Strategy for Lithium-Ion Batteries Using Machine Learning
- RUL prediction for lithium-ion batteries using improved-CGD hybrid model
- Advanced Hybrid Deep Learning Model for Accurate RUL Prediction of Lithium-Ion Batteries
- Practical application of lithium-ion battery management systems: heating system
- NextIP: Design and Development of a Smart Electrical Outlet for Optimized Energy Management
- Advancing Lithium-ion Battery Prognostics: A Novel Deep Learning Framework for Enhanced SOH and RUL Prediction Accuracy
- Capacity Prediction for Lithium-Ion Batteries Using Different Neural Networks Methods
- Improving lithium-ion battery reliability through neural network remaining useful life prediction
- Comparing deep learning methods to predict the remaining useful life of lithium-ion batteries
- Hybrid Neural Network Method for Predicting the SOH and RUL of Lithium-Ion Batteries
- Reducing the training time of deep learning models using synchronous SGD and large batch size
- Comparing Single and Hybrid methods of Deep Learning for Remaining Useful Life Prediction of Lithium-ion Batteries
مجلات النشر
- Lecture notes in networks and systems × 4
- Lecture notes on data engineering and communications technologies × 2
- International Conference on Circuit, Systems and Communication (ICCSC) × 1
- IEEE Access × 1
- International Journal of Dynamics and Control × 1
- International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering × 1
المنشورات حسب السنة
- 20264
- 20255
- 20243
- 20223
- 20211
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Abdelmalek Essaâdi University · Université Sultan Moulay Slimane · Carleton University
بلدان المؤلفين المشاركين : كندا
المؤلفون المشاركون
- Salah Eddine Loukili
- Mohamed Mansouri
- Mohamed Mansouri
- Omar Lammamri
- Abdelghani Ezzahi
- Adam Afadiss
- Said Ben Alla
- Chafik Okar
- Abdellah Ezzati
- M. Mansouri
- Mohamed Mansouri
- Othmane Elmouatamid
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.