MATLAB预测电池寿命程序代码 - 循环寿命预测使用机器学习
项目描述
本项目基于斯坦福大学学生的工作，题为“容量退化前电池循环寿命的数据驱动预测”。他们创建了一个数据集，这是同类中最大的开源数据集，并使用机器学习来预测锂离子电池的寿命。我的研究目的是首先重新创建他们的数据，然后最终创建我自己的模型，以与使用相同数据集的该项目的准确性相媲美。
文件说明
results_recreation.m
目的：在MATLAB上加载三批数据并组合成一个大数据集。改变循环寿命的一些不正确的值。然后，代码提取并处理相关数据以创建运行弹性网络模型所需的CSV文件。
需要：
- MATLAB
- 三个数据集
典型的运行时间：几分钟
方差_数据.csv
目的：包含所有124个电池的循环寿命的方差数据的CSV文件。该文件通过为每列提供标题而略有改动。运行Python程序时需要这样做。
要求：无
Data_recreation.ipynb
目的：为方差、循环寿命数据集生成弹性网络。此代码将CSV文件调用到数据集中，并准备要放入Elasticnet的数据。数据按照与斯坦福论文相同的方式进行处理。
要求：无
数据集来源
本研究中使用的数据集可在斯坦福大学的相关项目中找到。数据集包含了124个电池的循环寿命数据，是同类中最大的开源数据集。
研究目标
- 重新创建斯坦福大学学生的数据集。
- 使用机器学习模型（如弹性网络）来预测电池的循环寿命。
- 创建自己的模型，以与使用相同数据集的斯坦福项目的准确性相媲美。
使用方法
- 下载并安装MATLAB。
- 下载三个数据集。
- 运行
results_recreation.m脚本，生成处理后的数据集。 - 使用生成的CSV文件运行
Data_recreation.ipynb，进行机器学习模型的训练和预测。
注意事项
- 确保所有数据集和代码文件在同一目录下。
- 运行时间可能会因计算机性能而异。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证。有关更多信息，请参阅LICENSE文件。