项目介绍 MATLAB实现基于DTW-XGBoost 动态时间规整（DTW）结合极端梯度提升（XGBoost）进行锂电池剩余寿命（RUL）预测

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MATLAB
实现基于
DTW-XGBoost
动态时间规整（
DTW）结合极端梯度提升（
XGBoost
）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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锂离子电池以其高能量密度、长寿命、环境友好等诸多优势，已成为便携式电子设备、电动汽车及储能系统等领域的核心动力来源。随着全球能源结构的不断优化及新能源应用领域的不断拓展，锂电池的市场需求持续增长，如何准确预测电池的剩余寿命（RUL，Remaining Useful Life），成为保障设备可靠运行和安全
的重要研究课题。电池在充放电循环过程中，由于化学和物理特性的复杂演变，其性能会不断衰退，导致容量下降、内阻增加、输出能力变差等一系列现象。为了实现对电池健康状态的实时监测与管理，剩余寿命预测已成为智能电池管理系统（BMS）中的关键技术之一。
现有的RUL预测方法大致可以分为两类：一类为物理建模方法，通 ...

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