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时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

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基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型-CSDN博客

简介:

本期我们推出基于 Python 的锂电池剩余寿命预测合集:基于LSTM、CNN、BiGRU、TCN、Transformer、CNN-Transformer、Transformer-BiLSTM等系列预测模型全家桶,并提供丰富的实验:

● 数据集:NASA锂离子电池寿命试验公开数据集

● 环境框架:python 3.9  pytorch 2.1 及其以上版本均可运行

● 提供实验:模型对比试验、窗口值对比实验、划分比例对比实验、电池组对比实验

● 价格:限时优惠--99.9(性价比极高)

● 使用对象:入门学习,论文需求者

● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。

● 配套文件:详细的环境配置安装教程,模型、参数讲解文档

包括完整流程数据代码处理:

数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估

全网最低价,入门锂电池剩余寿命预测最佳教程,高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购买性价比越高!!!一次购买,享受永久免费更新福利!

前言

实验采用美国国家航天局(NASA)艾姆斯氏研究中心(Ames Research Center)的锂离子电池寿命试验公开数据 集,选取 B0005、B0006、B0007 以及 B0018 四个电池的实验数据进行仿真验证。实验环境在室温下进行,在实验 过程中首先以 1.5A 恒流充电,直到电池电压达到 4.2V,然后再恒压下继续充电,直到充电电流下降到 20mA;接着以 2A 恒流进行放电,直到电池的电压降至规定的水平。

根据寿命的 EOL 标准,当试验电池额定容量下降至 30%时,试 验停止。下图为四块锂离子电池放电过程中容量随循环次数的衰减曲线。可以看出不同类型的电池在放电过程中会 出现容量增生的现象,表明了锂电池容量序列的非平稳性、非线性性。

1 不同窗口值对比

2 不同划分比例对比

3 不同电池对比

4 不同模型对比实验

在统一划分比例和窗口值的条件下,我们提供了 14 种模型对比实验:

5 代码、数据整理如下:

http://www.tj-hxxt.cn/news/101468.html

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