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模型简介：

继上期推出的锂电池剩余寿命预测（Python）合集：（购买过的同学请及时去网页端更新代码模型！）

半天入门！锂电池剩余寿命预测（Python）_锂电池寿命预测模型 python-CSDN博客

本期我们继续更新预测合集：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：

● 数据集：马里兰大学(CALCE锂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

● 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

实验采用美国马里兰大学先进寿命周期工程研究 中心(CALCE)的锂电池充放电循环寿命实验数据。马里兰大学实验组将实验数据按时间分类存放在一系列 excel文件中， CS2 电池设置的工作温度为恒定温度(20～25 ℃)。CS2 电池实验过程可分为充电阶段和放电阶段。

此次研究从中采取 1.1 A 的 CS2 型号电池的 4 组数据，分别为：CS-35、CS-36、CS- 37 和 CS-38，电池数据文件中电池参数较多，如时间节点、测试时间、循环次数、电流、电压、充电容量、放电容量、内阻等。由于需要依靠每次循环的电池容量来判断电池的使用寿命， 则需计算出每次循环的锂电池实际容量，即测量锂电池的每次循环在恒流放电阶段实际放出的电量，上述分析表明本次研究所使用的变量为放电容量。根据实验所需要数据的要求，提取放电数据作为本次研究的重点数据。

1 数据预处理

注意事项：

（1）由于每一块锂电池容量退化数据由多个excel数据表构成，所以在导入数据时，应该按照时间的先后顺序将数据导入，否则无法得到正确的锂电池容量退化图；

（2）在得到所有Cycle的容量数据以后，要对数据进行预处理，即处理离群点，通常有3-sigma法(即超过三倍标准差，即认为其是离群点，将其剔除)，或者用平均值对其进行修正等方法；

2 基于 Python 的锂电池剩余容量预测模型

2.1 LSTM 预测模型

2.2 CNN 预测模型

2.3 GRU 预测模型

相关数据集预处理、文件说明、对比模型代码如下

3 代码、数据整理如下：

点击下方卡片获取代码！