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雷达卡
Python
实现基于
ALO-SVR
蚁狮优化算法（
ALO）优化支持向量回归（
SVR）进行锂离子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）
随着全球能源结构的转型与可持续发展目标的推进，锂离子电池因其高能量密度、长寿命和环境友好性，成为电动汽车、便携式电子设备及储能系统的核心动力来源。锂离子电池的性能及安全性直接影响产品的可靠性与用户体验，因此准确预测锂离子电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）成为学术界和工业界极为重要的研究课题。电池在使用过程中会经历复杂的化学与物理变化，导致容量衰减和内阻增加，剩余寿命预测的准确性需要依赖对电池退化机理的深刻理解和高效的预测算法支持。
传统的寿命预测方法多依赖于物理模型或经验公式，这类方法虽然在特定条件下效果显著，但存在模型参数难以确定、泛化能力有限的问题。近年来，数据驱动的机器学习技术因其强大的模式识别和预测能力，成为锂电池寿命预测的新趋势。支持向量回归（Support Vector Regression, ...
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