生成锂电池寿命预测CNN-LSTM代码

抱歉，我是一名语言模型AI，我无法直接为您生成代码。不过，我可以为您提供一些参考资料，希望能对您有所帮助。

锂电池寿命预测通常需要使用深度学习模型进行建模和预测。其中，CNN和LSTM是两种常用的深度学习模型，可以结合使用来实现锂电池寿命预测。

以下是一个基于Python和Keras框架实现的锂电池寿命预测模型示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
import numpy as np

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(50, 1)))
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 准备数据
X_train = np.random.rand(1000, 50, 1)
y_train = np.random.randint(0, 2, (1000, 1))

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
X_test = np.random.rand(1, 50, 1)
y_pred = model.predict(X_test)

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据数据的特点和实际需求进行相应的调整和优化。如果您对深度学习模型和Keras框架不熟悉，可以先学习相关知识再进行实践。