基于BP神经网络的锂离子电池寿命预测模型
本项目涉及的主要知识点是利用BP（Backpropagation）神经网络对锂离子电池的寿命进行预测。锂离子电池因其高能量密度和长寿命而广泛应用，但其性能随时间退化，准确预测剩余使用寿命对系统设计和安全性至关重要。该方法基于BP神经网络，适用于非线性系统的建模和预测，建立锂离子电池的健康状态与使用时间的关系模型。
项目使用MATLAB编程环境实现神经网络模型，MATLAB的神经网络工具箱使得构建、训练和优化模型相对简单。压缩包中的文件包括：
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UKFF.m：实现UKF（无迹卡尔曼滤波器）的代码，用于提高预测精度。
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rls.m：递归最小二乘算法，用于参数估计和优化网络权重。
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BPB5.m：核心的BP神经网络实现，负责训练和测试。
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数据文件如b.mat等，包含预处理的电池数据或训练好的模型参数。
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README.txt：包含项目的简要介绍和使用说明。