目录
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
锂电池寿命预测 | Matlab基于ARIMA的锂电池寿命预测
NASA数据集,B0005号电池,选择前110个数据训练,后58个数据测试预测。程序包含去趋势线、差分、平稳化及AIC准则判定p和q。命令窗口输出MAE、MAPE和RMSE。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab基于ARIMA的锂电池寿命预测。
%去趋势线
TempData=detrend(TempData);
%趋势函数
TrendData=data-TempData;
%差分,平稳化时间序列
[H,PValue,TestStat,CriticalValue] = adftest(TempData);
difftime=0;
SaveDiffData=[];
while ~H
%差分,平稳化时间序列
SaveDiffData=[SaveDiffData,TempData(1,1)];
TempData=diff(TempData);
%差分次数
difftime=difftime+1;
%adf检验,判断时间序列是否平稳化
[H,PValue,TestStat,CriticalValue] = adftest(TempData);
end
%模型定阶或识别
test = [];
%自回归对应PACF,给定滞后长度上限p和q
for p = 0:5
%移动平均对应ACF
for q = 0:5