Matlab
实现基于
ARIMA
的锂电池寿命预测的详细项目实例
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随着科技的不断发展，电池技术特别是锂电池在各行各业的应用愈发广泛。从手机、笔记本电脑到电动汽车和可再生能源存储系统，锂电池因其高能量密度、长寿命和环保特点成为主流选择。然而，随着使用时间的推移，锂电池的性能会逐渐衰退，电池的剩余使用寿命变得不可预测，给电池管理和设备运营带来许多挑战。
锂电池的寿命预测是一个复杂的问题，因为电池的衰退受多种因素的影响，包括充电和放电的循环次数、工作温度、电池老化等。因此，准确预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对优化电池管理、提高设备的可靠性、降低运维成本具有重要意义。为了实现这一目标，许多研究者开始尝试使用机器学习和统计学方法进行锂电池寿命的建模和预测。
ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，广泛应用于金融、经济和工程等领域。ARIMA模型的基 ...