健康状态（SOH）评估：针对恒流、动态放电及云端大数据场景，结合特征工程与深度学习实现精准预测；
寿命预测（RUL）：通过支持向量回归（SVR）、深度学习联合模型及退化轨迹建模，提升剩余寿命准确性；
热失控预警：应用KMeans、DBSCAN、LOF及深度学习实现电池故障智能诊断。
特色亮点：
✔️ 案例驱动：12+实例解析（如实车大数据SOH估计）；
✔️ 全生命周期覆盖：从单体到系统、实验室到实车场景；
✔️ 技术对比：横向分析不同算法（如SVM vs LSTM）的工况适应性。
目标：助力企业攻克新国标（如GB38031-2025）技术瓶颈，抢占智能BMS研发先机。
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另外我这里建有电化学科研交流群，感兴趣可以加入一起交流学习哦：866682258