电池预测 | 第33讲 Matlab基于CNN-LSTM-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

在这里插入图片描述

基本描述

Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷积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33讲 Matlab基于CNN-LSTM-Attention卷积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

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-LSTM-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 → LSTM → 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 → lstmLayer(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)

在这里插入图片描述

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')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %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
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6号电池
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

参考资料

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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.pswp.cn/pingmian/88049.shtml
繁体地址，请注明出处：http://hk.pswp.cn/pingmian/88049.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！