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- 基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池剩余寿命预测
- 摘要
- 关键词
- 1. 引言
- 1.1 研究背景
- 1.2 研究现状与问题
- 1.3 研究目的与意义
- 2. 文献综述
- 2.1 锂电池剩余寿命预测方法概述
- 2.2 传统预测方法的优势与不足
- 2.3 LSTM在锂电池寿命预测中的应用潜力
- 3. LSTM长短期记忆神经网络原理
- 3.1 RNN的局限性
- 3.2 LSTM的网络结构
- 3.3 LSTM的门控机制
- 4. 基于LSTM的锂电池剩余寿命预测模型构建
- 4.1 数据预处理
- 4.2 模型参数设置
- 5. 基于Matlab的LSTM模型实现
- 5.1 Matlab环境搭建
- 5.2 模型实现步骤
- 6. 实验与分析
- 7. 结论与展望
- 7.1 研究总结
- 7.2 实际应用挑战
- 7.3 未来改进方向
- 参考文献
效果一览
程序获取
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程序内容
1.【锂电池剩余寿命预测】LSTM长短期记忆神经网络锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据）
2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、测试；
3.环境准备：Matlab2023b，可读性强；
4.模型描述：LSTM神经网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了LSTM神经网络在该领域的应用。
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