预测效果

基本介绍

Matlab基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测（单变量），长短期记忆神经网络融合注意力机制（自注意力机制，多头注意力机制）（单变量）

运行环境Matlab2023b及以上。

首先从NASA数据集中提取电池容量特征，然后基于B0005号电池数据训练，用B0006号电池数据测试预测。

构建一个带有注意力机制的LSTM模型，以便在序列数据中学习长期依赖关系并关注重要的时间点。使用准备好的数据集对模型进行训练，使用测试集评估模型的性能。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测。

%% 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=171:338
    A(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=171:338
    B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;
    i=i+1;
    j=j+1;
end

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501