【锂电池剩余寿命预测】基于LSTM的长短期记忆神经网络在锂电池剩余寿命预测中的应用——使用马里兰大学数据集（附Pytorch完整源码及数据）
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简介：
本文探讨了利用长短期记忆(LSTM)神经网络进行锂电池剩余使用寿命预测的方法，并提供基于马里兰大学数据集的PyTorch实现代码和数据。
1. 利用LSTM长短期记忆神经网络进行锂电池剩余寿命预测，并使用马里兰大学提供的锂电池数据集（Pytorch完整源码和数据）。
2. 数据集：马里兰大学的锂电池数据集，已经经过处理可以用于研究分析。
3. 环境准备：需要安装python 3.8 版本及其以上版本，以及pytorch 1.8 或更高版本。代码以ipynb文件格式编写，并且易于阅读。
4. 模型描述：长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络(RNN)，可以学习长期依赖性问题。这种模型由Hochreiter 和 Schmidhuber在1997年提出，之后经过多人改进和推广，在各种应用中表现出色，并被广泛使用。
5. 领域描述：随着锂离子电池的能量密度、功率密度的提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。该代码实现了LSTM长短期记忆神经网络在锂电池寿命预测领域的具体应用。
6. 作者介绍：机器学习之心是一位从事Matlab和Python算法仿真工作的专家，在机器学习领域具有丰富的经验，专注于时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计及案例分析。拥有超过8年的相关工作经历。
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