[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于DTW-BiLSTM 动态时间规整（DTW）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行锂电池剩余寿命（RUL）预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于昨天 07:07 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
DTW-BiLSTM
动态时间规整（
DTW）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
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锂离子电池在储能、EV、电网调峰与无人系统中的渗透率持续提升，健康状态（SOH）与剩余寿命（RUL）预测准确度逐步成为运维成本、可用率与安全性的关键因素。传统经验模型依赖等效电路或简化的老化机理，对复杂的充放电工况、温度耦合与老化异质性表现出明显局限；单纯的端到端深度学习虽具备强拟合能力，但在负载工况漂移与传感器采样节奏不一致时，往往面临样本对齐困难与泛化不足的双重挑战。本项目以动态时间规整（DTW）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）为核心，构建“对齐—表征—回归”的一体化管线：通过DTW在时间维度对非等长、节奏错位的电压、电流、温度及内阻序列进行弹性对齐，最大限度保留退化轨迹形态；再以BiLS ...