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88 0
2025-09-22
Python
实现基于
CNN-LSTM
卷积神经网络
CNN)结合长短期记忆网络(
LSTM
)进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面(含完整的程序,
GUI设计和代码详解)
随着电动汽车和便携式电子设备的快速发展,锂离子电池作为主要的能量存储设备,扮演着至关重要的角色。锂电池的性能直接影响产品的安全性、续航能力以及使用寿命。电池在充放电循环过程中逐渐衰减,其剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)的准确预测成为工业界和学术界的热门研究方向。RUL预测不仅能够帮助制造商改进电池设计和生产工艺,还能为用户提供及时的维护和更换建议,避免突发故障引起的安全事故和经济损失。
传统的电池寿命预测方法主要基于经验公式或简单的统计模型,难以充分捕捉电池性能退化过程中复杂的非线性动态特征。随着深度学习技术的兴起,基于数据驱动的预测方法逐渐成为主流。卷积神经网络(CNN)以其强大的特征提取能力,能够有效识别电池电压、电流、温度等多维时序数据中的空间特征。长短期记忆网络(LSTM)则擅长捕捉时间序列中的长 ...
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