MATLAB
实现基于多尺度分解的
LSTM
ARIMA
锂电池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）
随着科技的飞速发展，锂电池作为广泛应用的能源存储装置，其在电动汽车、可再生能源存储以及消费电子产品中的重要性不断上升。然而，锂电池的性能衰退与寿命预测问题却一直困扰着相关行业。锂电池的寿命是一个复杂的过程，受多个因素的影响，包括温度、充放电周期、使用环境等。现有的传统寿命预测方法多依赖于经验模型或基于线性假设的统计模型，这些方法在复杂的电池系统中往往无法提供足够精确的预测。因此，如何准确预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）已成为电池管理系统中的一个重要研究方向。
近年来，机器学习和深度学习技术的进步为解决这一问题提供了新的思路。特别是LSTM（长短期记忆网络）和ARIMA（自回归积分滑动平均模型）等方法的应用，能有效提高预测精度。LSTM是一种能够捕捉长期依赖的深度学习模型，能够处理时间序列数据中的长期动态变化。ARIMA模型则是一种广泛应用于 ...