本文介绍基于MLP、RNN、LSTM的Python锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)方法,利用马里兰大学锂电池数据集CALCE提供的数据进行研究。同时,我们还将提供针对锂电池寿命预测的完整源码和数据,包括预测结果和可视化工具。该方法可准确估计锂电池的寿命,并有望应用于电动汽车和智能电网等领域。
Python预测锂电池寿命的完整源码和数据
文件列表
基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)(Python完整源码和数据)
(预估有个112文件)
CS2_37_9_14_10.xlsx
2.58MB
CS2_37_9_28_10.xlsx
2.6MB
CS2_37_9_21_10.xlsx
2.59MB
CS2_37_8_30_10.xlsx
2.78MB
CS2_36_9_14_10.xlsx
2.67MB
CS2_36_9_30_10.xlsx
2.64MB
CS2_36_8_30_10.xlsx
2.83MB
CS2_36_10_14_10.xlsx
2.58MB
CS2_36_9_21_10.xlsx
2.67MB
CS2_38_9_21_10.xlsx
2.58MB
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