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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-LSTM
卷积神经网络（
CNN）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
锂电池作为当前移动设备、电动汽车以及储能系统的核心动力来源，其性能和寿命直接影响设备的安全性、经济性和用户体验。随着电动汽车市场和智能电子设备的快速发展，如何准确预测锂电池的剩余寿命（
Remaining Useful Life
，RUL）成为研究热点。传统基于经验模型或简单统计方法的寿命预测存在精度不足和泛化能力差的问题，难以应对复杂多变的实际工况。近年来，深度学习技术特别是卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）的兴起，为电池健康状态监测和寿命预测提供了强有力的工具。
CNN能够有效提取电池运行数据中的空间特征，而
LSTM
在捕捉时间序列的长期依赖关系方面表现优异，将两者结合形成的
CNN-LSTM
混合模型在电池寿命预测中表现出极大潜力。
锂电池的运行状态数据通常是高维且时序相关的，包含电压、电流、温度等多种信号，传统单一模型难以全面捕捉其复杂的动态变化。基于
CNN-LSTM
的混合网络模型，不仅可以通过
CN ...
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