電池預測 | 第33講 Matlab基于CNN-LSTM-Attention的鋰電池剩余壽命預測，附鋰電池最新文章匯集

預測效果

在這里插入圖片描述

基本描述

Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷積長短期記憶神經網絡融合注意力機制的鋰電池剩余壽命預測

第33講 Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷積長短期記憶神經網絡融合注意力機制的鋰電池剩余壽命預測（單變量）

運行環境Matlab2023b及以上

代碼主要功能
第一段代碼 (rongliangtiqu.m)
數據提取與預處理

導入4組NASA電池數據集（B0005/B0006/B0007/B0018）
提取所有放電循環的容量數據（discharge類型）
存儲為4個數組：capacity_B5、capacity_B6、capacity_B7、capacity_B18
可視化分析

繪制4組電池的容量衰減曲線（循環次數 vs 電池容量）
標注圖例、坐標軸和標題（“NASA電池容量衰減”）
數據導出

將容量數據保存為Excel文件（5號電池.xlsx等）
第二段代碼 (main.m)
電池壽命預測模型

訓練集：B0005電池數據
測試集：B0006電池數據
使用 CNN-LSTM-Attention 混合神經網絡預測電池剩余壽命
核心算法流程

數據重構：用歷史數據預測容量
生成訓練/測試矩陣 res_train, res_test
數據歸一化：mapminmax 歸一化到 [0,1]
網絡結構：
序列輸入 → 序列折疊 → 卷積層(×2) → ReLU → 序列反折疊 → LSTM → 自注意力層 → 全連接層 → 回歸層
訓練配置：
優化器：Adam
最大輪次：100，批大小：64
學習率：0.001（每50輪下降10倍）
L2正則化：0.001
結果分析與可視化

預測結果：反歸一化后輸出 T_sim1（訓練集）、T_sim2（測試集）
評估指標：RMSE、R2、MAE、MAPE、RPD、MSE、MBE
可視化組件：

極坐標損失曲線、回歸圖、誤差直方圖
容量衰減預測對比圖（訓練集/測試集）
雷達圖/羅盤圖（多指標對比）
剩余壽命計算：容量閾值=1.4，首次低于閾值的位置即剩余壽命
邏輯聯系
數據流：

rongliangtiqu.m 生成的Excel文件 → main.m 的輸入數據

訓練集：5號電池.xlsx (B0005)
測試集：6號電池.xlsx (B0006)
任務銜接：

第一段代碼提取原始數據 → 第二段代碼建立預測模型
最終目標：通過B0005訓練模型 → 預測B0006的剩余壽命
算法步驟（第二段代碼）
數據預處理

滑動窗口構建輸入/輸出序列
歸一化數據并重塑為4D張量 → Cell數組
網絡構建

lgraph = [ sequenceInputLayer → sequenceFoldingLayer → convolution2dLayer(16) → reluLayer → convolution2dLayer(32) → reluLayer → sequenceUnfoldingLayer → flattenLayer → lstmLayer(64) → selfAttentionLayer(2,2) → fullyConnectedLayer(1) → regressionLayer ]
模型訓練與預測

trainNetwork 訓練模型 → predict 生成預測值
反歸一化得到實際容量值
性能評估

計算多種誤差指標
繪制多種分析圖表
剩余壽命計算

在測試集預測結果中定位容量首次低于1.4的循環點
軟件依賴：MATLAB (R2023b)

在這里插入圖片描述

程序設計

完整程序和數據獲取私信回復電池預測 | 第32講 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的鋰電池剩余壽命預測，附鋰電池最新文章匯集。


%% 清空環境
clear;%清工作區
clc;%清命令
close all;%關閉所有的Figure窗口 
format compact;%壓縮空格
tic;%開始計時
%% 005號電池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616個數據
n1=168; %有168個discharge放電數據
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行為將type排序
A=zeros(168,1); %A矩陣為168行1列的零矩陣
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6號電池
load('B0006.mat')
m2=616;
n2=168;
[~,index] = sortrows({B0006.cycle.type}.');
B0006.cycle = B0006.cycle(index);
clear index
B=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/pingmian/88049.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/pingmian/88049.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/pingmian/88049.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！