下面是一个完整的 MATLAB 实现基于多层感知机（MLP）进行锂电池剩余寿命（RUL）预测 的项目实例。该方法适用于从电池充放电循环数据中提取特征，并使用 MLP 神经网络回归模型预测其剩余使用寿命。
🎯 项目目标
利用锂电池循环数据（如容量、电压、电流、温度等）；
构建特征工程（如容量衰减率、内阻增长、充电时间等）；
使用 MLP（多层感知机） 建立 RUL 回归模型；
在 MATLAB 中完成训练、验证与评估。
🧰 所需工具箱
MATLAB R2020a 或更高版本
Deep Learning Toolbox（用于 feedforwardnet 或 trainNetwork）
Statistics and Machine Learning Toolbox（可选，用于数据预处理）
注：MATLAB 中的 feedforwardnet 是经典 MLP 实现；也可使用更灵活的 dlnetwork + 自定义训练，但本例采用简单易用的 feedforwardnet。
✅ 步骤详解
Step 1：准备数据（以 NASA 电池数据集为例）
NASA PCoE 提供了公开的锂电池老化数据（如 B0005, B0006, B0007, B0018）。每个电池包含多个循环，每循环记录电压、电流、温度、时间、放电容量等。
我们以 放电容量（Capacity） 为主要退化指标（RUL 定义为：当前循环到容量降至 1.4 Ah 的循环数）。
假设你已将数据整理为如下格式：
matlab
% 示例结构（实际需从 .mat 文件或 CSV 加载）
% cycles = [1, 2, 3, …, N
