目錄
- 效果一覽
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- 程序內容
- 代碼分享
- 研究內容
- 基于LSTM長短期記憶神經網絡的鋰電池剩余壽命預測
- 摘要
- 關鍵詞
- 1. 引言
- 1.1 研究背景
- 1.2 研究現狀與問題
- 1.3 研究目的與意義
- 2. 文獻綜述
- 2.1 鋰電池剩余壽命預測方法概述
- 2.2 傳統預測方法的優勢與不足
- 2.3 LSTM在鋰電池壽命預測中的應用潛力
- 3. LSTM長短期記憶神經網絡原理
- 3.1 RNN的局限性
- 3.2 LSTM的網絡結構
- 3.3 LSTM的門控機制
- 4. 基于LSTM的鋰電池剩余壽命預測模型構建
- 4.1 數據預處理
- 4.2 模型參數設置
- 5. 基于Matlab的LSTM模型實現
- 5.1 Matlab環境搭建
- 5.2 模型實現步驟
- 6. 實驗與分析
- 7. 結論與展望
- 7.1 研究總結
- 7.2 實際應用挑戰
- 7.3 未來改進方向
- 參考文獻
效果一覽
程序獲取
獲取方式一：文章頂部資源處直接下載：【鋰電池剩余壽命預測】LSTM長短期記憶神經網絡鋰電池剩余壽命預測
獲取方式二：訂閱電池建模專欄獲取電池系列更多文件。
程序內容
1.【鋰電池剩余壽命預測】LSTM長短期記憶神經網絡鋰電池剩余壽命預測（Matlab完整源碼和數據）
2.數據集：NASA數據集，已經處理好，B0005電池訓練、測試；
3.環境準備：Matlab2023b，可讀性強；
4.模型描述：LSTM神經網絡在各種各樣的問題上表現非常出色，現在被廣泛使用。
5.領域描述：近年來，隨著鋰離子電池的能量密度、功率密度逐漸提升，其安全性能與剩余使用壽命預測變得愈發重要。本代碼實現了LSTM神經網絡在該領域的應用。
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