本文档详细介绍了基于双向门控循环单元（BiGRU）结合Transformer编码器的锂电池剩余寿命预测项目。项目旨在通过深度学习技术提升锂电池剩余寿命预测的准确性、适应多样化工作条件、实现端到端智能预测系统设计、促进电池管理系统智能化升级等。项目解决了锂电池退化过程的非线性、长序列数据处理效率、数据质量与标注噪声、模型过拟合、计算资源限制及实时预测需求等挑战。模型架构融合了BiGRU的双向信息捕捉和Transformer的自注意力机制，经过数据预处理、模型训练、性能评估等阶段，最终实现了一个高效、准确且可解释的预测系统。此外，项目还提供了完整的程序实现、GUI设计和代码详解。
适合人群：具备一定编程基础，对深度学习、锂电池管理或能源领域感兴趣的工程师、研究人员和开发者。
使用场景及目标：①提升锂电池剩余寿命预测的准确性；②增强模型对多样化工作条件的适应能力；③实现端到端的智能预测系统设计；④促进电池管理系统智能化升级；⑤支持电动汽车及储能设备的可持续发展；⑥推动深度学习技术在能源领域的应用深化；⑦提升模型的计算效率与部署便捷性；⑧构建公开可复现的研究框架。
阅读建议：此资源不仅涵盖了完整的项目实现过程，还包括详细的代码实现和GUI设计，建议读者在学习过程中结合实际代码进行实践，调试并理解每一部分的功能和实现细节，以更好地掌握基于BiGRU-Transformer架构的锂电池剩余寿命预测技术。
随着全球能源结构的转型与环保需求的日益增强，锂离子电池作为高能量密度、长寿命和环保性能优越的储能装置，广泛应用于电动汽车、智能手机、储能电站等领域。锂电池的安全性、可靠性和使用寿命成为制约其推广与应用的关键因素。电池在充放电循环过程中，性能会逐渐退化，剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）的准确预测不仅能够有效延长电池使用周期，还能保障系统运行的安全性，避免突发的电池故障引发安全事故。因此，基于深度学习技术的锂电池剩余寿命预测成为研究热点。
传统的电池寿命预测方法多依赖于物理模型和经验公式，这些方法往往需要复杂的电化学过程建模，难以捕获电池退化过程中的非线性与复杂动态特性，且对环境条件的适应性较差。近年来，随着数据采集技术和计算能力的提升，基于数据驱动的深度学习模型因其强大的特征提取与建模能力而成为预测锂电池寿命的有效手段。特别是循环神经网络（RNN）及其变体在处理时间序列数据时表现优 ...