[电池SOH估算案例3]:使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于matlab编写）1.使用...

[电池SOH估算案例3]使用长短时记忆神经网络LSTM实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于Matlab编写）

使用牛津锂离子电池老化数据集进行实验，提供了数据集处理代码，该代码能够将原始数据重新制表，便于后续分析。数据集中包含了多种与电池健康状态相关的特征变量，如恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻等。

LSTM（长短时记忆网络）被用于建立电池SOH（State of Health）估计模型。通过将上述健康特征作为输入，模型可以输出电池的健康状态值。该方法可以有效预测电池的剩余寿命，提供精准的SOH评估。

该代码可扩展为使用门控循环单元（GRU）来替代LSTM进行建模，提供了多种深度学习模型选择，便于根据不同需求调整网络结构。