MATLAB
实现基于
BiGRU
双向门控循环单元的锂电池
SOH预测的详细项目实例
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锂电池作为现代能源存储系统中最常见的技术之一，已广泛应用于电动汽车、移动设备和可再生能源存储等多个领域。锂电池的健康状态（
SOH, State of Health
）是衡量其性能和寿命的关键指标。随着锂电池在各行各业中的广泛应用，精确预测其
SOH对于提高电池使用效率、延长电池寿命及保障设备安全具有重要意义。然而，由于锂电池在使用过程中的复杂性与变化性，传统的
SOH预测方法多依赖于物理建模或者简单的机器学习技术，难以在复杂环境中保持高准确性。因此，如何准确预测锂电池的
SOH成为了当前研究中的一个重要课题。
近年来，深度学习在时间序列预测方面的优势逐渐被广泛认识，尤其是在自然语言处理、语音识别等领域的成功应用，促使其在能源领域中的应用得到进一步探索。双向门控循环单元（
BiGRU, Bidirectional Gated Recurrent Unit
）作为一种改进的循环神经网络模 ...