基于CNN与LSTM的电池SOC算法
简介
本仓库提供了一个基于卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的电池荷电状态（SOC）估计算法资源文件。该算法结合了CNN的特征提取能力和LSTM的时间序列预测能力，旨在提高电池SOC估算的准确性和稳定性。
资源内容
- 算法代码：包含完整的Python代码，实现了基于CNN与LSTM的电池SOC估计算法。
- 数据集：提供了用于训练和测试的数据集，数据集包含了电池的电压、电流、温度等关键参数。
- 模型文件：训练好的模型文件，可以直接用于SOC估算。
- 使用说明：详细的使用说明文档，帮助用户快速上手并应用该算法。
使用方法
- 环境配置：确保您的Python环境已安装必要的依赖库，如TensorFlow、Keras等。
- 数据准备：使用提供的训练数据集进行模型训练，或直接使用预训练模型进行SOC估算。
- 模型训练：运行训练脚本，根据数据集训练模型。
- SOC估算：使用训练好的模型对新数据进行SOC估算。
注意事项
- 请确保数据集的格式与代码要求一致，否则可能需要进行数据预处理。
- 模型训练可能需要较长时间，建议在性能较好的机器上进行。
贡献
欢迎对该算法进行改进和优化，如果您有任何建议或改进，请提交Pull Request或Issue。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。