深度学习在锂电池剩余使用寿命预测中的应用探索

深度学习，特别是LSTM网络和CNN，已被成功应用于锂电池剩余使用寿命（RUL）的预测中。这些方法借鉴了NASA涡轮喷气发动机风扇等系统的RUL预测经验，通过构建复杂的模型捕捉电池性能随时间的退化趋势。与涡轮发动机不同，锂电池的RUL预测需要更多关注其独特的电化学特性和操作条件。此外，如何有效融合先验知识以提升预测精度是当前研究的热点。

类似的可以作为参考，大同小异，不同的是如何把先验知识加进去

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