MATLAB实现基于模态分解的Transformer-GRU联合电池健康状态估计的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）.docx

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2025-12-01 发布于河北
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MATLAB实现基于模态分解的Transformer-GRU联合电池健康状态估计的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）.docx

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有效预测电池故障并延长电池使用寿命。随着深度学习技术的快速发展，基于机器学习和深度学习的电池健康状态评估方法已成为研究的热点。

传统的电池健康状态评估方法主要依赖于基于物理模型的算法或者经验性方法，但这些方法在面对复杂的电池行为时常常面临较大的挑战，尤其是在非线性、时变的电池数据中，传统算法往往难以提供足够准确和鲁棒的估计。因此，基于数据驱动的深度学习方法成为了研究的新方向，其中，长短时记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Transformer等神经网络架构在时序数据处理上展现出了卓越的性能。与此同时，模态分解技术，如经验模态分解(EMD)和集合经