平台网站建设意见征求表,百度明令禁止搜索的词,有什么网站可以做电台,WordPress解析域名电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测#xff0c;附锂电池最新文章汇集 目录 电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测#xff0c;附锂电池最新文章汇集预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述…电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测附锂电池最新文章汇集 目录 电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测附锂电池最新文章汇集预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述
基本介绍
Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测
第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测单变量
运行环境Matlab2023b及以上
视频讲解链接https://www.bilibili.com/video/BV1P3MUzUE9U/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.click
代码主要功能 第一段代码 (rongliangtiqu.m) 数据提取与预处理
导入4组NASA电池数据集B0005/B0006/B0007/B0018 提取所有放电循环的容量数据discharge类型 存储为4个数组capacity_B5、capacity_B6、capacity_B7、capacity_B18 可视化分析
绘制4组电池的容量衰减曲线循环次数 vs 电池容量 标注图例、坐标轴和标题“NASA电池容量衰减” 数据导出
将容量数据保存为Excel文件5号电池.xlsx等 第二段代码 (main.m) 电池寿命预测模型
训练集B0005电池数据 测试集B0006电池数据 使用 CNN-BiLSTM-Attention 混合神经网络 预测电池剩余寿命 核心算法流程
数据重构用历史 数据预测容量 生成训练/测试矩阵 res_train, res_test 数据归一化mapminmax 归一化到 [0,1] 网络结构 序列输入 → 序列折叠 → 卷积层(×2) → ReLU → 序列反折叠 → BiLSTM → 自注意力层 → 全连接层 → 回归层 训练配置 优化器Adam 最大轮次100批大小64 学习率0.001每50轮下降10倍 L2正则化0.001 结果分析与可视化
预测结果反归一化后输出 T_sim1训练集、T_sim2测试集 评估指标RMSE、R²、MAE、MAPE、RPD、MSE、MBE 可视化组件
极坐标损失曲线、回归图、误差直方图 容量衰减预测对比图训练集/测试集 雷达图/罗盘图多指标对比 剩余寿命计算容量阈值1.4首次低于阈值的位置即剩余寿命 逻辑联系 数据流
rongliangtiqu.m 生成的Excel文件 → main.m 的输入数据
训练集5号电池.xlsx (B0005) 测试集6号电池.xlsx (B0006) 任务衔接
第一段代码提取原始数据 → 第二段代码建立预测模型 最终目标通过B0005训练模型 → 预测B0006的剩余寿命 算法步骤第二段代码 数据预处理
滑动窗口构建输入/输出序列 归一化数据并重塑为4D张量 → Cell数组 网络构建
lgraph [ sequenceInputLayer → sequenceFoldingLayer → convolution2dLayer(16) → reluLayer → convolution2dLayer(32) → reluLayer → sequenceUnfoldingLayer → flattenLayer → bilstmLayer(64) → selfAttentionLayer(2,2) → fullyConnectedLayer(1) → regressionLayer ] 模型训练与预测
trainNetwork 训练模型 → predict 生成预测值 反归一化得到实际容量值 性能评估
计算多种误差指标 绘制多种分析图表 剩余寿命计算
在测试集预测结果中定位容量首次低于1.4的循环点 软件依赖MATLAB (R2023b) 往期回顾 截至目前锂电池预测相关文章已发多篇汇集如下 锂电池SOH预测 【SOH预测代码免费分享】PSO-BP、BP、RF、SVM四模型锂电池健康状态预测State of Health 【锂电池SOH预测】PSO-BP粒子群优化BP神经网络锂电池健康状态预测锂电池SOH预测Matlab完整源码和数据 电池预测 | 第19讲 基于BiGRU双向门控循环单元的锂电池SOH预测附锂电池最新文章汇集 锂电池SOC估计 电池预测 | 第16讲 Matlab基于LSTM神经网络的锂电池锂电池SOC估计 电池预测 | 第15讲 Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计 电池预测 | 第14讲 Matlab基于BP神经网络的锂电池锂电池SOC估计 高创新 | PyTorch基于改进Informer模型的锂电池SOC估计 锂电池寿命预测 电池预测 | 第25讲 基于SVM支持向量机的锂电池剩余寿命预测该篇已加入锂电池剩余寿命预测大合集 电池预测 | 第24讲 基于BP神经网络的锂电池剩余寿命预测该篇已加入锂电池剩余寿命预测大合集 电池预测 | 第23讲 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第22讲 基于GRU-Attention的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第21讲 基于Gamma伽马模型结合EM算法和粒子滤波算法参数估计的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第20讲 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第18讲 基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第17讲 基于Transformer-BiGRU的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第13讲 基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第12讲 基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第11讲 基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第10讲 基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第9讲 基于Transformer的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第8讲 基于ARIMA的锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第7讲 基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测 电池预测 | 第6讲 基于ALO-SVR蚁狮优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测 电池预测 | 第5讲 基于BiGRU锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第4讲 基于GRU锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第3讲 基于BiLSTM锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第2讲 基于LSTM锂电池剩余寿命预测 电池预测 | 第1讲 基于机器学习的锂电池寿命预测
程序设计
完整程序和数据获取私信回复电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测附锂电池最新文章汇集。 %% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load(B0005.mat)
m1616; %有616个数据
n1168; %有168个discharge放电数据
[~,index] sortrows({B0005.cycle.type}.);
B0005.cycle B0005.cycle(index);
clear index %以上3行为将type排序
Azeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j1;
for i171:338A(j,1)B0005.cycle(i).data.Capacity;ii1;jj1;
end
% 6号电池
load(B0006.mat)
m2616;
n2168;
[~,index] sortrows({B0006.cycle.type}.);
B0006.cycle B0006.cycle(index);
clear index
Bzeros(168,1);
j1;
for i171:338B(j,1)B0006.cycle(i).data.Capacity;ii1;jj1;
end
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
