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雷达卡
Python
实现基于自回归积分滑动平均（
ARIMA
）进行锂电池寿命预测的详细项目实例
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锂离子电池作为当前主流的能量存储设备，广泛应用于消费电子、新能源汽车以及储能电站等多个领域，其性能的优劣与寿命长短直接影响到产品的可靠性和用户的使用体验。锂电池寿命的预测对于提升设备安全性、降低运营成本和提高管理效率具有重要作用。然而，锂电池在充放电过程中会发生电化学老化和容量衰减，其寿命受制于诸如温度、电流、环境湿度和循环次数等多种因素，导致实际寿命具有高度的不确定性和复杂性。因此，发展准确高效的寿命预测技术已成为锂电池行业亟需攻克的重要难题。
在过去的几十年中，科学家和工程技术人员针对锂电池寿命预测提出了诸多方法和思路，包括基于物理机制的建模方法、统计回归方法和基于机器学习及深度学习的预测方法。其中，自回归积分滑动平均（ARIMA）模型作为一种经典的统计时序分析工具，凭借其对数据内部结构的敏锐把握能力，在电池寿命（如容量退化序列、内阻变化等）的趋势 ...
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