Python
实现基于
BiGRU
双向门控循环单元的锂电池寿命预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着电动汽车、便携式电子设备等领域的迅速发展，锂离子电池作为主要的能量存储单元，其性能和寿命成为制约产业升级的关键因素。锂电池的寿命不仅影响设备的续航能力和安全性，还直接关系到用户体验及环境保护。电池在使用过程中由于电化学反应、电极材料衰退等因素会逐渐老化，导致容量衰减和内阻增加，从而缩短其使用寿命。准确预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于电池管理系统（BMS）的优化、维护策略制定及安全预警具有重大现实意义。
传统的锂电池寿命预测方法主要依赖物理模型或统计分析，这些方法往往受限于复杂的电池衰退机理难以完全捕捉，且对实际运行环境适应性差。近年来，基于深度学习的时间序列分析模型在电池寿命预测领域展现出强大的优势，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）能够有效处理电池充放电数据中的时序特征，捕捉隐含的非 ...