锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Bayes-HKELM的锂电池剩余寿命预测

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

Matlab基于Bayes-HKELM的锂电池剩余寿命预测。

贝叶斯优化HKELM锂电池剩余寿命预测

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。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于Transformer-GRU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