当前位置：首页 > news >正文

半天入门！锂电池剩余寿命预测（Python）

news 2026/1/29 22:53:01

往期精彩内容：

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较

全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！

EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN（五）-CSDN博客

拒绝信息泄露！VMD滚动分解 + Informer-BiLSTM并行预测模型-CSDN博客

风速预测（一）数据集介绍和预处理_风速数据在哪里下载-CSDN博客

风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客

风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客

风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客

风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客

风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客

单步预测-风速预测模型代码全家桶-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)-CSDN博客

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型-CSDN博客

简介：

本期我们推出基于 Python 的锂电池剩余寿命预测合集：基于LSTM、CNN、BiGRU、TCN、Transformer、CNN-Transformer、Transformer-BiLSTM等系列预测模型全家桶，并提供丰富的实验：

● 数据集：NASA锂离子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

● 提供实验：模型对比试验、窗口值对比实验、划分比例对比实验、电池组对比实验

● 价格：限时优惠--99.9（性价比极高）

● 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

实验采用美国国家航天局（NASA）艾姆斯氏研究中心（Ames Research Center）的锂离子电池寿命试验公开数据集，选取 B0005、B0006、B0007 以及 B0018 四个电池的实验数据进行仿真验证。实验环境在室温下进行，在实验过程中首先以 1.5A 恒流充电，直到电池电压达到 4.2V，然后再恒压下继续充电，直到充电电流下降到 20mA；接着以 2A 恒流进行放电，直到电池的电压降至规定的水平。

根据寿命的 EOL 标准，当试验电池额定容量下降至 30%时，试验停止。下图为四块锂离子电池放电过程中容量随循环次数的衰减曲线。可以看出不同类型的电池在放电过程中会出现容量增生的现象，表明了锂电池容量序列的非平稳性、非线性性。