MATLAB
实现基于
Attention-LSTM
特征融合用于锂电池剩余使用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）
随着科技的不断进步，锂电池在各类设备中的应用变得越来越广泛，尤其是在电动汽车、便携式电子设备以及储能系统等领域。锂电池因其高能量密度、长寿命和较轻的重量而成为了目前最为流行的电池技术。然而，锂电池在使用过程中会逐渐老化，导致容量下降和使用寿命的缩短，这对其应用的可靠性和安全性带来了极大的挑战。因此，如何准确预测锂电池的剩余使用寿命（RUL）成为了科研和工业界的一个重要研究方向。
锂电池的剩余使用寿命预测不仅可以提高电池的管理效率，还能帮助制造商改进电池的设计和生产工艺，延长电池的使用寿命。传统的剩余使用寿命预测方法主要依赖于基于物理模型的预测方法，这些方法往往需要复杂的建模过程，并且难以应对实际应用中数据的不确定性和噪声。近年来，基于数据驱动的机器学习和深度学习方法在电池寿命预测中显示出了巨大的潜力，尤其是长短时记忆（LSTM）网络在处理时序数据方面的优势，使得该方法成 ...