基于深度学习的Python动力电池健康状态评估及剩余寿命预测（含源码和设计资料）

简介：
本项目采用深度学习技术，利用Python开发的动力电池健康状态评估与剩余使用寿命预测系统。提供详尽源代码及设计文档，助力研究与应用。 项目介绍：本次使用的模型包括五个机器学习模型（SVR、ElasticNet、KernelRidge、XGBRegressor 和 GradientBoostingRegressor）以及一个深度学习模型的平均融合模型。 该项目源码为个人毕设，所有代码均已测试通过并成功运行后上传。答辩评审成绩达到96分，您可以放心下载使用！ 1. 项目中的所有代码都经过了测试，并确保功能正常才进行上传，请您放心下载。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，同样适用于初学者进阶学习。此外，也可作为毕设项目、课程设计、作业以及初期立项演示的素材使用。 3. 如果您的基础较为扎实，则可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，用于个人研究或者学校要求的任务中。 下载后请先阅读README.md文件（如有），仅供参考和学习之用，请勿将此资源应用于商业用途。