锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计,附锂电池最新文章汇集

锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计,附锂电池最新文章汇集

目录

    • [锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计,附锂电池最新文章汇集](#锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计,附锂电池最新文章汇集)

预测效果

基本描述

锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计,附锂电池最新文章汇集

运行环境Matlab2023b及以上

Matlab代码,运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上

往期回顾

截至目前,锂电池预测相关文章已发多篇,汇集如下:

锂电池SOH预测

锂电池SOH预测 | 基于BiGRU双向门控循环单元的锂电池SOH预测,附锂电池最新文章汇集

锂电池SOC估计

锂电池SOC估计 | Matlab基于BP神经网络的锂电池锂电池SOC估计

锂电池SOC估计 | Matlab基于LSTM神经网络的锂电池锂电池SOC估计(待)

锂电池SOC估计 | Matlab基于CNN神经网络的锂电池锂电池SOC估计

高创新 | PyTorch基于改进Informer模型的锂电池SOC估计

锂电池寿命预测

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命预测(待)

锂电池剩余寿命预测 | 基于BiLSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-BiGRU的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第13讲 基于LSTM-Attention的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第12讲 基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第11讲 基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第10讲 基于Transformer-LSTM的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第9讲 基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第8讲 基于ARIMA的锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第7讲 基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测

电池预测 | 第6讲 基于ALO-SVR蚁狮优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测

电池预测 | 第5讲 基于BiGRU锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第4讲 基于GRU锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第3讲 基于BiLSTM锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第2讲 基于LSTM锂电池剩余寿命预测

电池预测 | 第1讲 基于机器学习的锂电池寿命预测

程序设计

clike 复制代码
%% 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

%%  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
%%  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 =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test)';

%%  创建模型
layers = [
   
    imageInputLayer([f_, 1, 1])     % 输入层 输入数据规模[10, 1, 1]

    convolution2dLayer([3, 1], 16)  % 卷积核大小 3*1 生成16张特征图
    batchNormalizationLayer         % 批归一化层
    reluLayer                       % Relu激活层

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

相关推荐
在所不辞兄1 天前
为什么生成对抗网络训练常不稳定,模式崩溃与判别器过强之间是什么关系?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
牧羊人.3333 天前
卷积神经网络之VGG
人工智能·深度学习·神经网络·算法·cnn
johnsong3 天前
AI前沿日报 | 2026-11-03 — 基因突变:当AI开始重写神经网络
人工智能·深度学习·神经网络
kaixin_啊啊3 天前
【零基础学AI】第 23 章——用神经网络识别图片
人工智能·深度学习·神经网络
一只废狗狗狗狗狗狗狗狗狗3 天前
生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Network)
人工智能·神经网络·生成对抗网络
ZZHow10243 天前
神经网络与深度学习笔记_Day1
人工智能·pytorch·笔记·python·深度学习·神经网络·机器学习
在所不辞兄3 天前
【人工智能驱动的电催化研究-01】人工智能是什么?AI、机器学习、深度学习和神经网络之间有什么区别?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·有限元仿真·电化学·电催化
程序猿编码4 天前
解决 LLM 算力浪费,一套统一 KV 管理层实现缓存复用
人工智能·神经网络·机器学习·缓存·llm·大模型推理
集芯微电科技有限公司4 天前
40V/24A高频率增强型GaN HEMT功率开关管/高频DC转换/电动工具/GaN充电器 方案首选
人工智能·科技·单片机·嵌入式硬件·深度学习·神经网络·生成对抗网络
会议咨询4 天前
2027年神经网络、计算机视觉与信息工程国际会议(NCVIE 2027)
人工智能·神经网络·计算机视觉