MATLAB
实现基于
CatBoost
回归（CatBoost
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
现代社会中，锂电池因其高能量密度、长寿命及无记忆效应等优势，已经成为便携式电子设备、电动汽车、智能电网储能系统等领域的重要能源载体。近年来，伴随着新能源汽车及储能产业的迅速发展，锂电池的需求激增，对其安全性、可靠性与寿命提出了更高标准。锂电池在复杂运行环境下容易受温度、放电倍率、充电方式等多重因素影响，性能逐渐衰减。如果无法有效对其剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life）进行准确评估，可能带来设备故障、能源损耗甚至安全事故。因此，如何利用先进的数据驱动方法，实现锂电池RUL的高精度预测，已成为业界和学术界的核心研究方向。
随着物联网与智能传感技术的普及，锂电池全生命周期产生了大量时序监测数据，包括电压、电流、温度、容量等多维度信息。庞大数据的涌现为更精确的RUL估算提供了条件，但同时也带来了数据清洗、 ...