MATLAB
实现基于
BiLSTM-Attention
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）融合注意力机制进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着科技的不断进步，电池技术在各个领域的应用日益广泛，尤其是在新能源汽车、可穿戴设备以及储能系统中，电池的性能和寿命成为了关键影响因素。锂电池因其高能量密度、长循环寿命和较轻的重量，逐渐成为现代电池技术的主流。然而，锂电池的使用寿命和剩余使用时间的预测仍然是一个技术难题。传统的锂电池剩余寿命预测方法大多依赖于物理模型，这些模型虽然在某些场景下可以提供一定的预测，但它们普遍面临模型精度低、参数难以估计和计算复杂等问题。因此，研究并开发一种更加准确且高效的锂电池剩余寿命预测方法成为了学术界和工业界的关注焦点。
近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是在时间序列预测和特征提取方面。双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）作为一种强大的递归神经网络，被广泛应用于序列数据的建模任务。
BiLSTM
能有效地捕捉序列数据中的时间依赖关系，同时克服了传统
RNN在长时间序列学习中的梯度消失问题。而在处理复杂的序列数据时，
Attentio ...