BiGRU-TACL：面向鲁棒电池 RUL 预测的多尺度时序学习框架

江南大学等团队提出 BiGRU-TACL 深度多任务学习框架，用于电池剩余使用寿命（RUL）预测。该框架用时序感知对比学习（TACL）按循环数与 RUL 差异构造正负样本，结合在线难例挖掘（OHEM）、区域加权回归损失与边界惩罚，并以同方差不确定性自适应平衡回归、健康阶段分类和对比学习三项任务。在 NASA 与 CALCE 数据集上，R² 至少达 0.96，阶段分类准确率超过 0.93。