Сравнительное исследование оценивает четыре нейронные архитектуры — MLP, ResNet, U-Net и FNO — как автокорреляционные предикторы внутренних состояний аккумулятора с использованием модели Doyle-Fuller-Newman. U-Net достигает среднего значения nRMSE на последнем шаге в 3% по всем переменным состояния и обеспечивает ускорение в 5,38 раз по сравнению с численными решателями, что демонстрирует важность пространственной индуктивной предпосылки в производительности заменителей.