锂电池SOH预测 | 第35讲 Matlab基于BiLSTM的锂电池健康状态估计（锂电池SOH预测），附锂电池最新文章汇集
代码功能
该代码实现了基于双向长短期记忆网络（BiLSTM） 的锂离子电池健康状态（SOH）预测模型，通过分析电池充放电过程中的电压特征来预测电池容量衰减趋势。
核心算法步骤
- 数据预处理
• 加载电池数据集（B0005.mat）
• 提取充放电循环数据（hExtractChargeDischargeCycles）
• 绘制充放电电压曲线（可视化老化趋势）
• 按7:3比例划分训练集（前70%循环）和测试集（后30%循环） - 特征工程
• 计算健康指标（HI）：
• TIECVD：充电时电压从3.5V升至4.2V的时间
• TIEDVD：放电时电压从3.8V降至3.6V的时间
• 计算SOH：SOH = 当前容量 / 额定容量（2Ah） - 模型构建与训练
• 使用BiLSTM网络结构：
• 输入层 → BiLSTM层（60个神经元）→ 全连接层 → 回归层
• 训练参数：
• 优化器：Adam
• 最大迭代次数：300
• 批量大小：32
• 初始学习率：0.01（每180轮下降50%） - 预测与评估
• 对训练/测试集进行SOH预测
• 计算6项性能指标：
• RMSE（均方根误差）
• R²（决定系数）
• MAE（平均绝对误差）
• MAPE（平均绝对百分比误差）
• MBE（平均偏差误差）
• MSE（均方误差）
• 绘制预测结果对比图及误差分析图
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