基于数据驱动的思想，从电池历史数据中提取能反映电池衰退趋势的特征参数，并分析参数与电池寿命的相关性，完成特征参数的选取。其次基于选取的特征参数，对其进行数据预处理，得到最终的特征数据。最后基于时序预测的思想，建立长短期记忆神经网络的锂电池剩余使用寿命预测模型，从而实现电池剩余使用寿命的预测。研究结果表明：与传统的支持向量回归方法相比，基于长短期记忆神经网络的方法有效提高了预测准确性。
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