MATLAB
实现基于双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着电动汽车、智能电网和可再生能源技术的迅速发展，锂离子电池作为主要的储能单元，在现代能源体系中扮演着至关重要的角色。锂电池具有能量密度高、循环寿命长和自放电率低等优势，但其性能随使用时间和环境条件的变化逐渐退化，剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）的准确预测成为保障系统安全、高效运行的关键环节。尤其是在电动汽车领域，电池的健康状况直接影响车辆的续航能力和安全性能，而对电池剩余寿命的科学预测则有助于制定合理的维护计划，避免突发故障引发的安全事故，降低维护成本。
传统的锂电池寿命预测方法多依赖于物理模型或经验模型，如基于电化学机理的模型或统计回归模型，但这些方法在实际应用中面临模型复杂度高、参数难以准确获取、适应性不足等问题。随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的深度学习方法逐渐成为锂电池剩余寿命预测的研究热点。深度学习能够通过自动提取电池运行数据中的时序特征，有效捕获复杂的非线性关系，从而提升预测精度。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）作为一种强 ...