基于NASA数据集的锂离子电池健康因子提取及状态预测一键式代码方案：便捷高效的SOH和RUL预测方法

简介：
本研究提出了一种利用NASA数据集进行锂离子电池健康因子提取与状态预测的一键式代码方案，实现了简便高效地估算电池状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）。 基于NASA数据集的锂离子电池健康因子提取与状态预测代码定制方案：一键运行、快捷便利的SOH 和 RUL 预测解决方案。 该方案利用 NASA 数据集处理代码，涵盖各种健康因子提取方法，包括电压变化时间、充电过程中的电流-时间曲线包围面积、恒压恒流期间的时间和温度数据以及 IC 曲线峰值等。此外，还可以根据需求定制适用于 SOH 和 RUL 预测的深度学习（CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, Attention）或机器学习代码，或者文献复现。 该方案旨在通过简洁高效的方式实现锂离子电池状态估计，并为用户提供灵活、可扩展的技术支持。