机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
前沿技术融合：深度结合机器学习（ML）与人工智能（AI）技术，如SVM、BP/CNN/LSTM、迁移学习、深度学习等，全面应用于电池管理的核心痛点问题：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测（RUL）、热失控预警等。
理论与实践结合：大量实例讲解，涵盖“数据集-特征工程-模型构建-训练优化-验证评估”的完整技术链条，让你不仅懂理论，更能掌握实际操作。
全生命周期覆盖：从单体到系统，从实验室到实车动态工况，从新电池到老化电池，全面覆盖电池管理的关键环节。
方法对比与场景适应性：多种主流ML/AI技术对比讲解，针对不同应用场景（如SOH估计的不同工况）提供最适合的技术选型。