MATLAB
实现基于
DTW-ELM
动态时间规整（
DTW）结合极限学习机（
ELM）进行锂电池剩余寿命（
RUL）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）
锂电池在储能、电动车、无人设备与高端电子产品中承担关键供能角色，安全性与经济性高度依赖健康状态（SOH）与剩余寿命（RUL）的高精度预测。传统基于等效电路与机理模型的方法需要大量实验标定与复杂的参数估计，面对不同化学体系、不同倍率、温度梯度与充放电策略时，泛化成本陡增。数据驱动路线能够在无需完整机理参数的前提下，直接从时序测量中学习退化规律，但在跨工况、跨批次与跨设备迁移时，时序长度不对齐、采样异步与退化阶段错位等问题会显著降低模型可用性。动态时间规整（DTW）通过弹性对齐不同长度与相位的序列，使得相似退化轨迹在时间维度上可比较，可有效缓解工况差异导致的相位漂移；极限学习机（ELM）作为单隐层前馈网络的快速学习范式，使用随机隐藏层与闭式解输出权重，大幅减少训练时间并便于在线更新。将DTW与ELM结合，可形成“先对齐、再回归”的高效RU ...