基于RNN循环神经网络的锂电池剩余寿命预测Matlab实现

1. 主要功能

rongliangtiqu.m（容量提取模块）：

• 从NASA电池数据集（B0005、B0006、B0007、B0018）中提取放电容量数据
• 可视化展示四个电池的容量衰减曲线
• 将容量数据导出为Excel文件供后续分析使用

main.m（主预测模块）：

• 使用Elman RNN神经网络进行电池剩余寿命预测
• 以5号电池数据训练模型，6号电池数据测试模型
• 实现电池容量的时间序列预测和剩余寿命评估

2. 算法步骤

数据预处理流程：

1. 数据导入与清洗
2. 放电容量数据提取
3. 时间序列数据重构（滑动窗口）
4. 数据归一化处理

RNN预测流程：

1. 网络创建与参数设置
2. 模型训练与验证
3. 预测结果反归一化
4. 多维度性能评估

3. 技术路线

核心技术：

• RNN神经网络：具有反馈连接的递归神经网络
• 时间序列预测：基于历史容量数据预测未来容量
• 滑动窗口技术：kim=2（输入步长），zim=1（预测步长）

评估体系：

• 回归分析、误差直方图
• 多指标评估：RMSE、R²、MSE、MAE、MAPE、RPD、MBE
• 可视化分析：雷达图、罗盘图、对比曲线

4. 参数设定

网络参数：

kim = 2;        % 输入历史步长
zim = 1;        % 预测步长
hidden_neurons = 15;    % 隐藏层神经元
epochs = 100;           % 训练迭代次数
learning_rate = 0.01;   % 学习率
goal_error = 1e-6;      % 目标误差

寿命阈值：

threshold = 1.4;    % 电池失效容量阈值

5. 运行环境

软件要求：

• MATLAB R2023b或更高版本
• 运行顺序：先执行rongliangtiqu.m，再执行main.m

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