完整的模型训练流程与调参指南，电池管理系统SOC/SOH估计大礼包

bms从经典算法到前沿深度学习模型，全面掌握电池健康状态（SOH）和充电状态（SOC）估计

可根据实际进行定制指导包括参数标定等基础。

经典算法：

基于 卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法 的 SOC 和 SOH 估计，适用于多种场景，带你掌握工程实战

EKF（扩展卡尔曼滤波）算法，增强复杂非线性系统下的估计精度。

机器学习与深度学习：

从基础的 BP 神经网络 到高级的 LSTM（长短期记忆网络），精准预测电池健康状态和充电状态。

CNN-LSTM、TCN（时序卷积网络） 等先进模型，深度学习时代的电池管理解决方案。

WOA-LSTM（鲸鱼优化算法 + LSTM）：结合优化算法的改进网络结构，进一步提高预测精度。

算法实例与代码：

包含多个SOH、SOC估计的真实案例，快速上手电池管理系统开发。

实战代码示例，从 等效电路模型 到 深度学习模型，一步步教你搭建自己的电池预测模型。

大礼包内容：

基于Python和Matlab的多种算法实现。

多个数据集的清洗与分析案例。

完整的模型训练流程与调参指南。

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