电池预测 | 第36讲 Matlab基于CNN-BiGRU-Attention的锂电池剩余寿命预测

该代码是一个基于 CNN-BiGRU-Attention 混合神经网络模型 的锂电池容量预测与剩余寿命（RUL）评估。以下是对代码的全面分析：

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一、主要功能

1. 数据导入与预处理：从Excel文件中读取电池充放电循环数据（B0005作为训练集，B0006作为测试集）。
2. 构建深度学习模型：使用卷积神经网络（CNN）提取局部特征，双向门控循环单元（BiGRU）捕捉时间序列前后依赖关系，自注意力机制（Self-Attention）增强关键信息提取。
3. 模型训练与预测：使用Adam优化器训练模型，并对训练集和测试集进行预测。
4. 结果可视化与分析：
   • 绘制训练过程中的损失和RMSE曲线（极坐标形式）；
   • 展示预测值与真实值的回归图、误差直方图、拟合效果图；
   • 计算多种评估指标（RMSE、MAE、MAPE、R²、RPD等）；
   • 绘制雷达图、罗盘图对比训练集和测试集性能。
5. 剩余寿命预测：基于设定的容量阈值（1.4）预测测试电池的剩余循环寿命。

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二、算法步骤

1. 数据准备：

   • 导入训练集（B0005）和测试集（B0006）；
   • 构建延时序列（kim=2）和预测步长（zim=1）；
   • 划分输入输出，并进行归一化处理。

2. 模型构建：

   • 使用 layerGraph 构建包含以下层的网络：
     • 输入层 → 序列折叠层；
     • 两个卷积层 + ReLU激活；
     • 序列反折叠层 → 双向GRU层；
     • 自注意力层 → 全连接层 → 回归层。

3. 模型训练：

   • 使用 trainingOptions 设置训练参数；
   • 调用 trainNetwork 进行训练。

4. 预测与反归一化：

   • 对训练集和测试集进行预测；
   • 将结果反归一化回原始量纲。

5. 结果分析与可视化：

   • 计算各类误差指标；
   • 绘制多种图表展示预测效果和误差分布；
   • 输出评价指标表格。

6. 剩余寿命评估：

   • 根据容量阈值判断测试电池的剩余寿命。

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三、技术路线

• 数据处理：时间序列滑窗处理 + 数据归一化；
• 特征提取：CNN 提取局部特征；
• 序列建模：BiGRU 捕捉双向时序依赖；
• 注意力机制：Self-Attention 强化关键时间步；
• 多任务输出：回归预测 + 剩余寿命评估；
• 可视化分析：极坐标图、雷达图、罗盘图、误差分布图等。

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四、参数设定

参数	说明
kim = 2	历史步数（输入维度）
zim = 1	预测步长
numHiddenUnits = 64	GRU隐藏单元数
MaxEpochs = 100	最大训练轮数
MiniBatchSize = 64	批处理大小
InitialLearnRate = 0.001	初始学习率
L2Regularization = 0.001	L2正则化系数
LearnRateDropFactor = 0.1	学习率衰减因子
LearnRateDropPeriod = 50	学习率衰减周期
threshold = 1.4	电池失效容量阈值

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五、运行环境

• 平台：MATLAB2023b；
• 数据格式：Excel 文件（.xlsx）；
• 依赖函数：需自定义 FlipLayer、selfAttentionLayer 等层（若未内置）；
• 可视化依赖：需支持 polarplot、radarChart 等图形函数。

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六、应用场景

• 锂电池容量预测：预测电池容量衰减趋势；
• 剩余寿命预测（RUL）：评估电池剩余可用循环次数；
• 故障预警与维护策略：提前识别电池性能下降，指导更换或维护；
  
  
  
  
  
  
  

%%  数据集分析
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;
%%  数据格式转换
for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : Np_test{i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end                                                 % 建立空白网络结构

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