Python
实现基于
BiGRU-Transformer
双向门控循环单元（
BiGRU
）结合Transformer
编码器进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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）
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随着全球能源结构的转型与环保需求的日益增强，锂离子电池作为高能量密度、长寿命和环保性能优越的储能装置，广泛应用于电动汽车、智能手机、储能电站等领域。锂电池的安全性、可靠性和使用寿命成为制约其推广与应用的关键因素。电池在充放电循环过程中，性能会逐渐退化，剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）的准确预测不仅能够有效延长电池使用周期，还能保障系统运行的安全性，避免突发的电池故障引发安全事故。因此，基于深度学习技术的锂电池剩余寿命预测成为研究热点。
传统的电池寿命预测方法多依赖于物理模型和经验公式，这些方法往往需要复杂的电化学过程建模，难以捕获电池退化过程中的非线性与复杂动态特性 ...