基于 SDAE-Transformer-ECA 网络的锂电池剩余使用寿命预测是一种利用深度学习技术对锂电池的剩余寿命进行估计的方法。下从原始数据中提取有用的特征。例如，可以计算循环次数的统计特征（如平均值、方差等）作为输入特征。SDAE（Stacked Denoising Autoencoder）预训练：使用无监督学习的方法，训练一个多层的自编码器网络（SDAE）来学习数据的潜在表示。SDAE可以通过逐层训练的方式逐渐提取数据的高层次特征。Transformer 网络：将预训练好的 SDAE 模型的编码器部分作为 Transformer 网络的输入。Transformer 是一种强大的序列建模模型，可以学习序列数据之间的依赖关系。通过将编码器与 Transformer 结合，可以进一步提取特征并捕捉序列数据中的长期依赖。ECA（ECA-Net）注意力机制：使用 ECA 注意力机制来增强 Transformer 网络的建模能力。ECA-Net 是一种轻量级的注意力模型，可以提高模型的效率和准确性。模型训练和评估：使用标记的数据集对 SDAE-Transformer-ECA 网络进行训练，并使用验证集进行模型选择和调优。使用测试集评估模型的性能，比较预测结果与真实剩余使用寿命的差异。剩余使用寿命预测：使用经过训练的 SDAE-Transformer-ECA 模型对新的锂电池数据进行预测，得到剩余使用寿命的估计值。
锂离子电池剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL）的准确预测对于提高电池使用寿命、降低异 常事故的概率，起着至关重要的作用。 本文结合堆叠噪声自编码器（S