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电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

news 来源：原创 2025/6/16 6:22:15

电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集

预测效果

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基本描述

基本介绍

Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测

第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的锂电池剩余寿命预测（单变量）

运行环境Matlab2023b及以上

视频讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1P3MUzUE9U/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

代码主要功能
第一段代码 (rongliangtiqu.m)
数据提取与预处理

导入4组NASA电池数据集（B0005/B0006/B0007/B0018）
提取所有放电循环的容量数据（discharge类型）
存储为4个数组：capacity_B5、capacity_B6、capacity_B7、capacity_B18
可视化分析

绘制4组电池的容量衰减曲线（循环次数 vs 电池容量）
标注图例、坐标轴和标题（“NASA电池容量衰减”）
数据导出

将容量数据保存为Excel文件（5号电池.xlsx等）
第二段代码 (main.m)
电池寿命预测模型

训练集：B0005电池数据
测试集：B0006电池数据
使用 CNN-BiLSTM-Attention 混合神经网络预测电池剩余寿命
核心算法流程

数据重构：用历史数据预测容量
生成训练/测试矩阵 res_train, res_test
数据归一化：mapminmax 归一化到 [0,1]
网络结构：
序列输入 → 序列折叠 → 卷积层(×2) → ReLU → 序列反折叠 → BiLSTM → 自注意力层 → 全连接层 → 回归层
训练配置：
优化器：Adam
最大轮次：100，批大小：64
学习率：0.001（每50轮下降10倍）
L2正则化：0.001
结果分析与可视化

预测结果：反归一化后输出 T_sim1（训练集）、T_sim2（测试集）
评估指标：RMSE、R²、MAE、MAPE、RPD、MSE、MBE
可视化组件：

极坐标损失曲线、回归图、误差直方图
容量衰减预测对比图（训练集/测试集）
雷达图/罗盘图（多指标对比）
剩余寿命计算：容量阈值=1.4，首次低于阈值的位置即剩余寿命
逻辑联系
数据流：

rongliangtiqu.m 生成的Excel文件 → main.m 的输入数据

训练集：5号电池.xlsx (B0005)
测试集：6号电池.xlsx (B0006)
任务衔接：

第一段代码提取原始数据 → 第二段代码建立预测模型
最终目标：通过B0005训练模型 → 预测B0006的剩余寿命
算法步骤（第二段代码）
数据预处理

滑动窗口构建输入/输出序列
归一化数据并重塑为4D张量 → Cell数组
网络构建

lgraph = [ sequenceInputLayer → sequenceFoldingLayer → convolution2dLayer(16) → reluLayer → convolution2dLayer(32) → reluLayer → sequenceUnfoldingLayer → flattenLayer → bilstmLayer(64) → selfAttentionLayer(2,2) → fullyConnectedLayer(1) → regressionLayer ]
模型训练与预测

trainNetwork 训练模型 → predict 生成预测值
反归一化得到实际容量值
性能评估

计算多种误差指标
绘制多种分析图表
剩余寿命计算

在测试集预测结果中定位容量首次低于1.4的循环点
软件依赖：MATLAB (R2023b)

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程序设计

完整程序和数据获取私信回复电池预测 | 第32讲 Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测，附锂电池最新文章汇集。


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

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229