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kang20224

采用Vanilla RNN架构和截断BPTT算法，能够有效学习电池容量衰减的非线性时间动态特性。通过自适应学习率调整和早停策略，解决了RNN训练中的梯度消失和过拟合问题。提供了从数据预处理、模型构建、训练优化到预测评估的完整流程，为电池健康管理提供了一种可解释性强、性能可靠的深度学习解决方案。

算法步骤：

数据预处理：读取电池剩余使用寿命数据集，将数据归一化到[0,1]区间，分离训练集和测试集。

数据集构建：采用滑动窗口方法创建输入-输出对，输入为当前时间步的特征，输出为未来时间步的目标值。

数据集划分：将数据交错划分为训练集和验证集，奇数索引为训练集，偶数索引为验证集。

超参数设置：定义RNN输入维度、输出维度、BPTT截断长度等超参数。

隐藏层大小搜索：循环测试不同的隐藏层神经元数量，寻找最优网络架构。

权重初始化：采用Glorot均匀分布初始化RNN权重矩阵。

模型训练：通过前向传播计算输出，使用截断BPTT计算梯度，采用梯度下降更新权重，并动态调整学习率。

早停策略：监控验证集误差，当误差不再改善时停止训练。

模型选择：选择在验证集上表现最佳的模型结构和权重。

多步预测：使用最佳模型进行多步递归预测，评估在测试集上的性能。