1. 研究目的与意义
随着社会经济和储能技术的发展，锂离子电池因其质量轻、低放电率和长寿命等优势，在全社会各领域均得到广泛应用。
建立准确的锂离子电池容量退化模型，准确预测锂离子电池的剩余寿命，是保障锂离子电池运行可靠性和安全性的基础，也是目前锂离子电池故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）技术的重要组成部分。
2. 国内外研究现状分析
详见文献综述
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：
1.学习matlab建模知识；
2.建立基于数据驱动的剩余寿命预测模型；
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4. 研究创新点
基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测方法较多，本文将高斯过程回归（GPR）应用于锂离子电池剩余寿命的预测当中。
GPR具备不确定表达能力，相较于其他方法有更广泛的适用性，且预测精度也能一定程度上获得保证。
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