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雷达卡
Matlab
基于Transformer-BiGRU
的锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
锂电池作为现代移动设备和电动汽车的主要电源，在我们的日常生活中占据了重要地位。然而，随着使用时间的增加，锂电池的性能逐渐衰退，最终导致无法使用，给消费者和制造商带来一定的经济损失。因此，准确预测锂电池的剩余使用寿命（
RUL，Remaining Useful Life
）成为了当前研究的一个重要课题。针对这一问题，越来越多的研究者尝试利用机器学习、深度学习等技术对电池的剩余寿命进行预测，以提供更加精确的电池健康管理方案。
传统的锂电池剩余寿命预测方法，通常依赖于基于物理模型的方法，这些方法往往受限于实际情况，难以应对复杂多变的使用环境。而近年来，基于深度学习的剩余寿命预测技术逐渐崭露头角。
Transformer
作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，具有强大的序列建模能力，能够在时间序列预测任务中发挥重要作用。结合双向
GRU（BiGRU
）模型，能够进一步提高对时间序列的建模精度，从而更精确地预测电池的剩余使用寿命。
本项目旨在通过结合
Transformer
与BiGRU
模 ...
京公网安备 11010802022788号
