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- BiLSTM双向长短期记忆神经网络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理论基础
- 2.2 传统预测方法概述
- 2.3 基于深度学习的预测方法进展
- 3. BiLSTM神经网络原理
- 3.1 长短期记忆神经网络（LSTM）
- 3.2 双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）
- 4. BiLSTM在锂电池剩余寿命预测中的应用
- 4.1 数据采集与预处理
- 4.2 模型输入构建
- 4.3 模型训练与优化
- 5. 实验与分析
- 5.1 实验数据集
- 5.2 实验环境与参数设置
- 5.3 实验结果展示
- 5.5 影响因素分析
- 6. 结论与展望
- 6.1 研究总结
- 6.2 未来研究方向
- 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】BiLSTM双向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：BiLSTM双向长短期记忆神经网络在各种各样的问题上表现非常出色，现在被