更新三:
本期我们针对 马里兰大学(CALCE)的锂电池寿命数据集,新增了关于注意力机制的预测模型:BiLSTM-Attention、CNN-Attention、GRU-Attention、TCN-Attention等预测模型,并提供不同窗口值、不同划分比例等对比试验。


更新二:
本期我们继续更新预测合集: 新增基于 VMD 滚动分解+Transformer-GRU 并行的预测模型 :(购买过的同学请及时去网页端更新代码模型!)

更新一:
本期我们继续基于 Python 的锂电池剩余寿命预测合集: 新增马里兰大学(CALCE)的锂电池寿命数据集相关预测模型,提供LSTM、CNN、GRU、TCN、Transformer、 CNN-Transformer、 CNN-LSTM等系列预测模型全家桶:




本期我们推出基于 Python 的锂电池剩余寿命预测合集: 基于LSTM、CNN、BiGRU、TCN、Transformer、 CNN-Transformer、 Transformer-BiLSTM等系列预测模型全家桶,并提供丰富的实验:

● 数据集:NASA锂离子电池寿命试验公开数据集
● 环境框架:python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 提供实验:模型对比试验、窗口值对比实验、划分比例对比实验、电池组对比实验
● 价格:限时优惠--99.9(性价比极高)
● 使用对象:入门学习,论文需求者
● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。
● 配套文件:详细的环境配置安装教程,模型、参数讲解文档
包括完整流程数据代码处理:
数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估
全网最低价,入门锂电池剩余寿命预测最佳教程,高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购买性价比越高!!!)一次购买,享受永久免费更新福利!
前言
实验采用美国国家航天局(NASA)艾姆斯氏研究中心(Ames Research Center)的锂离子电池寿命试验公开数据 集,选取 B0005、B0006、B0007 以及 B0018 四个电池的实验数据进行仿真验证[16]。实验环境在室温下进行,在实验 过程中首先以 1.5A 恒流充电,直到电池电压达到 4.2V,然后再恒压下继续充电,直到充电电流下降到 20mA;接着以 2A 恒流进行放电,直到电池的电压降至规定的水平。根据寿命的 EOL 标准,当试验电池额定容量下降至 30%时,试 验停止。下图为四块锂离子电池放电过程中容量随循环次数的衰减曲线。可以看出不同类型的电池在放电过程中会 出现容量增生的现象,表明了锂电池容量序列的非平稳性、非线性性。

1 不同窗口值对比


2 不同划分比例对比


3 不同电池对比


4 不同模型对比实验
在统一划分比例和窗口值的条件下,我们提供了 14 种模型对比实验:



相关数据集介绍、文件说明、实验对比说明如下:
有建模需求或论文指导的朋友请关注公众号,联系博主
点击下载:原文完整数据、Python代码
往期精彩内容:
时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
风速预测(四)基于Pytorch的EMD-Transformer模型
风速预测(五)基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型
风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型
多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型
多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型
多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型