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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆神经网络（
CNN-BiLSTM
）融合注意力机制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）
随着新能源技术的飞速发展，锂电池作为最主流的储能设备，广泛应用于电动汽车、智能手机、储能系统等领域，已成为现代社会不可或缺的重要能源载体。锂电池的性能直接影响到设备的安全性、使用寿命和经济效益，特别是在电动汽车等高要求场景中，电池的剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测对于保障车辆安全运行、优化维护计划以及降低运营成本具有极其重要的意义。锂电池在充放电过程中会发生容量衰减、内阻变化等性能退化现象，如何准确、及时地评估其剩余寿命，成为当前科研和工业界亟需解决的难题。
传统的锂电池寿命预测方法多基于物理建模或统计分析，这些方法往往依赖于复杂的物理参数模型，且难以准确捕捉锂电池内部复杂非线性退化机制，预测精度有限且适用范围受限。随着人工智能和深度学习技术的发展，基于数据驱动的深度神 ...
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