代碼說明

這個實現包含以下主要組成部分：

1. 數據準備：加載并預處理鋰電池容量數據，劃分訓練集和測試集

2. CEEMDAN分解：將原始信號分解為多個本征模態函數(IMF)和一個殘差項

3. PSO優化：使用粒子群算法優化CNN-GRU網絡的超參數

4. CNN-GRU模型：構建并訓練卷積神經網絡與門控循環單元的混合模型

5. 預測與評估：對每個IMF分量進行預測，合并結果并評估模型性能

CEEMDAN-PSO-CNN-GRU 鋰電池健康狀態預測

%% CEEMDAN-PSO-CNN-GRU 鋰電池SOH預測clear
close all
clc%% 數據準備
% 假設我們已經有了鋰電池充放電數據
% 這里使用NASA電池數據集作為示例（需要提前下載并處理）