Transformer预测 | 基于Transformer的锂电池寿命预测（Pytorch，CALCE数据集）

已于 2024-06-18 12:59:20 修改
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分类专栏： # Transformer模型 文章标签： transformer pytorch 深度学习 Transformer
于 2024-06-18 09:34:13 首次发布
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文章概述

Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测，环境为pytorch 1.8.0，pandas 0.24.2

在这里插入图片描述

随着充放电次数的增加，锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示，故寿命预测 (RUL) 可以定义如下：
SOH(t)=CtC0×100%,
其中，C0 表示额定容量，Ct 表示 t 时刻的容量。等到 SOH 降到 70-80% 时，电池可以报废。我们要做的是用电池的历史数据，比如电流、电压和容量，对电池的下降趋势进行建模。然后，用训练好的模型来预测电池的 RUL。

在这里插入图片描述

模型描述

模型：输入、归一化和 Transformer：

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