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雷达卡
Python
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
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GUI设计和代码详解）
随着电动汽车和便携式电子设备的快速发展，锂离子电池作为主要的能量存储设备，扮演着至关重要的角色。锂电池的性能直接影响产品的安全性、续航能力以及使用寿命。电池在充放电循环过程中逐渐衰减，其剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的准确预测成为工业界和学术界的热门研究方向。RUL预测不仅能够帮助制造商改进电池设计和生产工艺，还能为用户提供及时的维护和更换建议，避免突发故障引起的安全事故和经济损失。
传统的电池寿命预测方法主要基于经验公式或简单的统计模型，难以充分捕捉电池性能退化过程中复杂的非线性动态特征。随着深度学习技术的兴起，基于数据驱动的预测方法逐渐成为主流。卷积神经网络（CNN）以其强大的特征提取能力，能够有效识别电池电压、电流、温度等多维时序数据中的空间特征。长短期记忆网络（LSTM）则擅长捕捉时间序列中的长 ...
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