往期精彩內容：

單步預測-風速預測模型代碼全家桶-CSDN博客

半天入門！鋰電池剩余壽命預測（Python）-CSDN博客

超強預測模型：二次分解-組合預測-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，BiLSTM-Attention預測模型-CSDN博客

超強預測算法：XGBoost預測模型-CSDN博客

基于麻雀優化算法SSA的預測模型——代碼全家桶-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer預測模型-CSDN博客

獨家原創 | SCI 1區 高創新預測模型！-CSDN博客

風速預測（八）VMD-CNN-Transformer預測模型-CSDN博客

高創新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention預測模型-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU預測模型-CSDN博客

獨家原創 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行預測模型-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解——創新預測模型合集-CSDN博客

獨家原創 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合時空特征的高創新預測模型-CSDN博客

CEEMDAN +組合預測模型(CNN-Transfromer + XGBoost)-CSDN博客

時空特征融合的BiTCN-Transformer并行預測模型-CSDN博客

獨家首發 | 基于多級注意力機制的并行預測模型-CSDN博客

獨家原創 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost組合預測-CSDN博客

多步預測系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合-CSDN博客

獨家原創 | CEEMDAN-Transformer-BiLSTM并行 + XGBoost組合預測-CSDN博客

漲點創新 | 基于 Informer-LSTM的并行預測模型-CSDN博客

獨家原創 | 基于 Informer + TCN-SENet的并行預測模型-CSDN博客

即插即用 | 時間編碼+LSTM+全局注意力-CSDN博客

粉絲福利 | 再添 Seq2Seq 多步預測模型-CSDN博客

暴力漲點！ | 基于 Informer+BiGRU-GlobalAttention的并行預測模型-CSDN博客

熱點創新 | 基于 KANConv-GRU并行的多步預測模型-CSDN博客

模型簡介：

繼上期推出的鋰電池剩余壽命預測（Python）合集：（購買過的同學請及時去網頁端更新代碼模型！）

半天入門！鋰電池剩余壽命預測（Python）_鋰電池壽命預測模型 python-CSDN博客

本期我們繼續更新預測合集：新增馬里蘭大學(CALCE)的鋰電池壽命數據集相關預測模型，提供LSTM、CNN、GRU、TCN、Transformer、CNN-Transformer、CNN-LSTM等系列預測模型全家桶：

●?數據集：馬里蘭大學(CALCE鋰電池壽命試驗公開數據集

●?環境框架：python 3.9 ?pytorch 2.1?及其以上版本均可運行

●?使用對象：入門學習，論文需求者

●?代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。

●?配套文件：詳細的環境配置安裝教程，模型、參數講解文檔

包括完整流程數據代碼處理：

數據集制作、數據加載、模型定義、參數設置、模型訓練、模型測試、預測可視化、模型評估

全網最低價，入門鋰電池剩余壽命預測最佳教程，高性價比、高質量代碼，大家可以了解一下：（所有全家桶模型會不斷加入新的模型進行更新！后續會逐漸提高價格，越早購買性價比越高！！！）一次購買，享受永久免費更新福利！

前言

實驗采用美國馬里蘭大學先進壽命周期工程研究 中心(CALCE)的鋰電池充放電循環壽命實驗數據。馬里蘭大學實驗組將實驗數據按時間分類存放在一系列 excel文件中， CS2 電池設置的工作溫度為恒定溫度(20～25 ℃)。CS2 電池實驗過程可分為充電階段和放電階段。

此次研究從中采取 1.1 A 的 CS2 型號電池的 4 組數據，分別為：CS-35、CS-36、CS- 37 和 CS-38，電池數據文件中電池參數較多，如時間節點、測試時間、循環次數、電流、電壓、充電容量、放電容量、內阻等。由于需要依靠每次循環的電池容量來判斷電池的使用壽命， 則需計算出每次循環的鋰電池實際容量，即測量鋰電池的每次循環在恒流放電階段實際放出的電量，上述分析表明本次研究所使用的變量為放電容量。根據實驗所需要數據的要求，提取放電數據作為本次研究的重點數據。

1 數據預處理

注意事項：

（1）由于每一塊鋰電池容量退化數據由多個excel數據表構成，所以在導入數據時，應該按照時間的先后順序將數據導入，否則無法得到正確的鋰電池容量退化圖；

（2）在得到所有Cycle的容量數據以后，要對數據進行預處理，即處理離群點，通常有3-sigma法(即超過三倍標準差，即認為其是離群點，將其剔除)，或者用平均值對其進行修正等方法；

2 基于 Python 的鋰電池剩余容量預測模型

2.1 LSTM 預測模型

2.2 CNN 預測模型

2.3 GRU 預測模型

相關數據集預處理、文件說明、對比模型代碼如下

3 代碼、數據整理如下：

點擊下方卡片獲取代碼！