摘要： 本文基于CALCE锂电池老化数据集，详细介绍了12个关键健康因子（HFs）的提取方法及其在电池健康状态（SOH）预测中的意义。这些因子包括充电耗时、放电耗时、恒流/恒压阶段时间与容量、增量容量曲线峰值等，能够有效反映电池老化过程中阻抗增加、容量衰减等现象。通过特征工程和相关性分析，这些健康因子可作为机器学习模型的输入，提高SOH预测的准确性。文章还展示了数据处理流程和特征相关性热力图分析结

本文基于NASA Ames的锂电池老化数据集，重点分析了BatteryAgingARC-FY08Q4子集的实验设计和特征提取方法。研究在24°C恒温条件下，通过标准充放电循环（1.5A CC-CV充电和2A CC放电）获取电池老化数据，并提出了11个关键健康因子（HF）来表征电池衰减过程。这些特征涵盖时间维度（充电/放电时间变化）、容量维度（充放电容量衰减）、微分特征（IC曲线分析）以及热力学响应

摘要：本文提出一种基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（KAN）的锂电池健康状态（SOH）估算方法。通过NASA电池老化数据集（B0005），利用多项式样条函数逼近非线性映射关系，结合L1/L2正则化与拟牛顿优化算法实现高精度SOH预测。与传统方法相比，KAN网络具有参数效率高、非线性逼近能力强、可解释性好的优势。文章详细介绍了数据预处理、网络架构设计、前向传播实现和训练策略，为锂电池寿命预测提供了一种新

本文提出了一种基于LSTM神经网络的锂电池健康状态(SOH)估算方法。针对NASA电池数据集，研究重点分析了时序数据的预处理策略和LSTM网络架构设计。通过序列到单点的回归架构，结合遗忘门、输入门和输出门的门控机制，模型能够有效捕捉电池容量衰减的长期趋势和短期波动。实验结果表明，该方法在决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)等指标上表现优异，验证了LSTM在处理非线性电池退化问题上的优势。该研究

HPHHO-CNN-LSTM-Attention模型结合了多个先进的算法与神经网络架构，旨在优化回归任务的预测精度。该模型的核心思想是利用哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）和混合神经网络（CNN-LSTM-Attention）相结合，通过多策略优化改进哈里斯鹰算法，进一步提升模型性能。

这种混合神经网络结合了CNN对空间特征的提取、LSTM对时间序列特征的建模以及注意力机制对关键信息的聚焦，适用于处理既包含空间特征又包含时间序列特征的复杂数据。通过整合CNN、LSTM和注意力机制，CNN-LSTM-Attention混合神经网络可以同时处理空间特征和时间序列特征，适用于视频分析、自然语言处理等领域，能够更全面地理解和利用数据的多种特征，从而提高模型的性能和泛化能力。在CNN-LS

HHWOA-CNN-LSTM-Attention模型通过将超启发鲸鱼优化算法（HHWOA）与卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制相结合，旨在提高回归预测的精度和稳定性。超启发鲸鱼优化算法（HHWOA）：这是一种用于全局优化的算法，能够优化神经网络的结构和参数，提升训练过程的效率。卷积神经网络（CNN）：用于提取输入数据中的空间特征，对于图像数据或时序数据中的局部模式非常有

本文提出了一种基于TCN-BiLSTM-Attention的神经网络模型，用于多变量时间序列的单输出回归预测。该模型融合了时间卷积网络(TCN)的特征提取能力、双向LSTM(BiLSTM)的时序建模优势以及注意力机制的选择性聚焦特性，能有效处理复杂时间序列中的长期依赖和非线性关系。文章详细介绍了模型架构、MATLAB实现方法，并展示了实际应用效果。该模型在能源负荷预测、金融分析等领域具有显著优势，

本文探讨了基于Kolmogorov-Arnold Network（KAN）神经网络的回归预测方法及其MATLAB实现。KAN是一种新兴的神经网络结构，通过将路径权重替换为可学习的一维函数，在函数逼近能力和可解释性方面优于传统多层感知机。文章介绍了KAN的理论基础、相比传统网络的优势，以及它在回归预测任务中的应用流程，包括数据准备、网络设计、训练优化和结果评估。MATLAB实现示例展示了从数据预处理

本文介绍了一种结合Transformer架构与SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型，并在MATLAB平台上实现。Transformer通过自注意力机制有效捕捉多变量间的复杂关系，适用于时间序列预测等回归任务。SHAP方法则基于博弈论，解释模型中各特征对预测结果的贡献，提升模型的可解释性。该模型在工业预测性维护、金融市场预测、环境监测和医疗健康等领域具有广泛应用，不仅提高了预测精度，还增强了模