电池SOH估计和RUL预测，基于GRU门控循环单元的锂电池健康状态估计和剩余寿命预测，MATLAB代码锂离子电池在循环使用过程中容量逐渐衰退，实时、准确地**估计健康状态（SOH）并预测剩余使用寿命（RUL）是保障电池系统安全、优化运维决策的关键。数据驱动方法利用充放电过程中可测的电压、电流、温度等参数，挖掘与容量衰减相关的间接特征，结合深度学习模型实现SOH回归预测，进而通过失效阈值推算RUL。本代码基于NASA锂电池数据集，采用门控循环单元（GRU）**构建SOH预测模型，并以此为基础实现RUL计算。