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雷达卡
MATLAB
实现基于
DTW-Deep Ensemble
动态时间规整（
DTW）结合深度集成学习（
Deep Ensemble
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂电池在电动交通、储能电站与消费电子中已经成为核心能量载体，运行过程呈现出强烈的非线性、时变性与工况依赖性。容量衰退与内阻增长并不是线性缓慢的单调过程，而是伴随温度、倍率、SOC窗口、老化机制相互叠加的复杂时序现象。实际运维中，充放电曲线长度不等、采样频率不统一、短时掉电或传感器漂移时有发生，造成数据片段错位与对齐困难。传统基于固定时间步的对齐与回归方法难以稳健利用这类“错位但相似”的退化轨迹。动态时间规整（DTW）提供了一种不要求一一对应时间步的相似性度量，使不同长度、不同速率的退化序列能在变形路径上进行可比对齐，从而捕捉“相同机理不同节奏”的退化模式。另一方面，单一深度模型在场景迁移、极端工况与小样本子集上容易产生过拟合或欠拟合。深度集成学习（Deep Ensemble）通过在初始化、数 ...
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