项目介绍 Matlab基于Transformer-BiLSTM（Transformer结合双向长短期记忆神经网络）的锂电池剩余寿命预测

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Matlab
基于Transformer-BiLSTM
（Transformer
结合双向长短期记忆神经网络）的锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着科技的迅速发展，锂电池在现代社会的应用日益广泛，尤其是在电动汽车、便携式电子设备及储能系统等领域，锂电池成为了不可或缺的能源解决方案。锂电池的性能、使用寿命及安全性直接关系到设备的稳定性和可靠性，因此对锂电池剩余寿命（State of Health，SOH）的准确预测至关重要。传统的锂电池寿命预测方法往往依赖于简单的物理模型或统计方法，虽然这些方法在一定程度上可以预测电池的健康状况，但存在精度较低、泛化能力差的问题。因此，基于数据驱动的智能预测方法应运而生，尤其是结合深度学习技术进行锂电池剩余寿命预测，成为当前研究的热点。
本项目基于Transformer与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的结合，提出了一种新的锂电池剩余寿命预测方法。Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的成功应用，主要依赖于其强大的全局信 ...

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关键词：transform Former MATLAB Trans atlab

相关内容：神经网络预测Matlab Matlab寿命预测