Matlab
基于SSA-SVR
麻雀搜索算法（
SSA）优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测的详细项目实例
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随着科技的飞速发展，锂离子电池在各类电动交通工具、便携式设备和储能系统中的应用变得越来越广泛。其在电动汽车、智能手机、笔记本电脑等领域的核心作用，使得锂离子电池的剩余寿命预测变得至关重要。锂离子电池的寿命不仅直接影响到设备的使用效率和安全性，还与产品的整体生命周期和维护成本密切相关。因此，准确预测锂离子电池的剩余寿命（
Remaining Useful Life, RUL
）成为了工业和研究界的一个重要问题。
传统的锂离子电池剩余寿命预测方法主要依赖于基于物理模型的预测，这些方法通常需要较为复杂的电池状态模型，并且计算过程较为繁琐。随着机器学习方法的不断进步，尤其是支持向量回归（
SVR）和智能优化算法的结合，锂离子电池剩余寿命的预测精度得到了显著提高。
SVR通过对电池历史数据进行建模，可以准确预测电池的剩余使用时间。而麻雀搜索算法（
SSA）作为一种新型的 ...