MATLAB
实现基于决策树回归（
DTR）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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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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在数据密集型行业里，异常检测与预测的统一能力，正逐步演化为企业运行的关键底座。数据源越发多样，既包含高频传感器流、业务日志、交易流水，又覆盖半结构化文本与时空信息。传统单点模型只在某一类数据上奏效，跨域泛化薄弱，
难以支撑复杂场景。本项目围绕“多源异构数据的异常检测与短中期预测”构建统一解决方案，通过一套可扩展的数据采集总线、可复用的特征工程组件、可插拔的模型层以及可观测的部署栈，形成从数据到洞见、从洞见到行动的闭环。系统不仅关注准确率，也强调稳定性、可解释性与资源效率，面向生产级持续运行进行工程化打磨。核心思路是将统计方法与深度表示学习融合：前者稳健、可解释，后者善于刻画非线性与高维结构；两者联动，有助于在低信噪比、高漂移、强季节性的真实环境中保持鲁棒表现。另一方 ...