BiLSTM锂电池剩余寿命预测，NASA数据集(5号电池训练6号电池测试)，MATLAB代码

MATLAB 代码实现了一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的锂离子电池剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测模型。以下是对该代码的研究背景、功能、算法步骤、技术路线等方面的详细分析：

一、研究背景

锂离子电池广泛应用于电动汽车、储能系统、便携设备等领域，其性能退化直接影响设备的安全性和可靠性。剩余寿命预测是电池管理系统（BMS）中的关键技术之一，能够提前预警电池失效，指导维护和更换，降低运行风险。

传统的电池寿命预测方法如物理模型、经验模型难以准确描述复杂的退化过程。近年来，深度学习方法，尤其是长短期记忆网络（LSTM）及其变体双向LSTM（BiLSTM）